p1950轴承故障诊断断

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-06-21 02:23 标签： 电气设备故障诊断技术
基于神经网络观测器的飞控传感器在线故障诊断
0引言在飞行控制系统中,实现对无人机的精确控制和容错控制是保证无人机可靠飞行的基本前提。飞行控制系统是利用控制律参数解算来达到控制飞行的目的,参与解算的参数包括给定的控制输入信号以及传感器测量的当前飞行状态参数,因此,传感器能否将当前的飞行状态参数准确无误地传递至飞行控制律进行解算将对无人机的可靠飞行具有重大影响。近年来,神经网络的迅速发展为故障诊断技术提供了一个新的研究领域与方向。文献[1]提出了基于神经网络建立的预测器用于预测传感器的输出信号,并与实际传感器的输出进行比较,得出故障诊断结果,该方法虽然能完成在线检测,但不适用无人机在多模态飞行下的在线诊断。文献[2]提出采用小波神经网络建立观测器对飞控系统作动器的故障模式进行分类,但缺乏在线跟踪的能力。本文提出一种基于神经网络建立的非线性系统观测器估计非线性气动力系统模型输出,在线对飞控系统的传感器输出信号进行在线跟踪与重构,并与实际的传感器输出比较,判断传感器信号与神经网络...&
(本文共3页)
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在无人机飞行控制（飞控）系统中，传感器用于测量飞机的飞行状态参数，并反馈至飞行控制计算机中进行飞行控制律解算，从而实现无人机的自动驾驶飞行任务。飞控传感器能否正常工作直接影响了无人机的安全可靠飞行，因此对飞控传感器进行在线故障诊断具有重要意义。本文的主要研究内容和成果如下：首先，在了解现有故障诊断技术基础上，针对飞控系统传感器的特点，提出基于神经网络非线性系统辨识原理的故障诊断方法，建立了以垂直陀螺和速率陀螺输出为估计参数的神经网络观测器组，在线估计飞行参数。其次，针对传感器故障类型识别问题，采用线性回归的数理统计法，对故障残差信息进行一元线性回归建模分析，完成了传感器恒偏差及恒增益两种故障类型的识别；并提出双阈值故障检测法，对传感器故障在线检测，通过设置观测时间窗口，对残差序列连续观测，诊断传感器工作情况。再次，探讨了神经网络权值调整的基本算法及其改进算法的特点，并一一应用到本文建立的神经网络观测器进行学习，通过对网络收敛速度...&
(本文共77页)
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基于串联观测器的大系统强稳定方法胡寿松，连善强，曹坚（南京航空航天大学自动控制系，２１００１６）摘要：本文对串型大系统提出了一种新的强稳定控制方法．这种方法基于对被控系统设计串联观测器．当被控对象开环稳定时，可对串型大系统进行强稳定控制．按照本文提出的方法，对某型歼击机设计了强稳定飞行控制系统．仿真结果表明，本文提出的方法是可行的．关键词：强稳定性；可靠性；观测器１引言用传统方法设计的系统反馈控制器，在传感器失效时，即使可利用残留的输入量和输出量来进行控制，也会恶化系统的动态性能．因此，可靠控制系统设计问题引起了许多学者的广泛注意．Ｖｅｉｌｉｅｔｔｅ基于Ｈ一范数和Ｒｉｃｃａｔｉ方程法，研究了可靠控制器的设计方法，并提出了强稳定性概念［‘］．Ｃｈｕ改进了Ｄｅｓｏｅｒ的工作，提出了分散强稳定控制器存在的充要条件［’１．然而在实际控制器的设计过程中，与被控对象串联的系统固定不变部分是客观存在的，若采用现有的强稳定控制方法，则会产生诸多...&
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1　引　言目前 ,对控制系统故障诊断方法不断出现 ,大体上可以分成 3类 :基于模型的故障诊断方法 ;基于信号分析的故障诊断方法和基于人工智能的故障诊断方法[1～ 3 ] 。本文在奉献观测器方法的基础上 ,优化组合残差信息 ,提出了优化组合奉献观测器的故障诊断方法[4] ,并采用神经-模糊系统理论建立了模糊感知器与优化组合奉献观测器相结合的故障诊断方法。通过数值仿真验证了该方法的有效性 ,实现了更加简便和快捷的故障诊断推理机设计。2　奉献观测器考虑线性系统ｘ(ｋ +1) =Ａｘ(ｋ) +Ｂｕ(ｋ) (1)ｙ(ｋ) =Ｃｘ(ｋ) (2 )式中　ｘ(ｋ) ∈Ｒｎ———状态向量 ;ｕ(ｋ) ∈Ｒｒ———输入向量 ;ｙ(ｋ)∈Ｒｍ———输出测量向量。假设ｍ 3,Ａ ,Ｂ ,Ｃ是具有适当维数的常数矩阵。系统 (1)、(2 )的输出ｙ取决于系统的状态矢量和传感器本身的故障矢量ｙＦｙ(ｋ) =Ｃｘ(ｋ) +ｙＦ(ｋ) (3)ｙＦ(ｋ) =ｙ1...&
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本文介绍的故障检测观测器,其目的在于使故障检测对变化的参数具有鲁棒性,并不要求对飞行参数进行精确的估计,因而也不用来提供余度信息。这里采用特征结构联合配置算法,视参数变化为未知外作用项,对观测器设计出具有对角占优的反馈增益阵,并对估计误差构造奇偶空间,一方面大大削弱未知外作用项相对于故障信息的影响,使观测器对变化的参数具有鲁棒性;另一方面可使各类传感器的故障信息在奇偶空间中被近似解偶,达到故障检测鲁棒性与一个观测器检测多个传感器故障的双重目的[1,2]。1　鲁棒观测器的设计设离散化后的控制对象状态方程为X(k+1)=[GΔG]X(k)+[FΔF]U(k)(1)为采用观测器进行传感器故障检测,此时观测方程为Y(k)=CX(k)+fs(k)(2)式中C阵可根据设计需要选定,通常进行传感器故障检测时,状态均可由传感器进行量测。方程式(1)、式(2)可写为X(k+1)=GX(k)+FU(k)+Hd(k)Y(k)=CX(k)+fs(k)(...&
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径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络能以任意精度逼近任意连续函数[1-2],具有较强的鲁棒性。在对起重机吊重系统进行动力学建模时总会存在建模误差,起重机工作时还会存在未知的外界干扰,所以难以得到精确的起重机吊重系统动力学模型。对于起重机吊重系统通常采用小车在大车上的位移、小车适时速度、吊重偏离竖直线的位置、即摆角和吊重摆角速度作为状态变量[3-4]。为了实现吊重防摇、吊重准确码放、吊具准确对位,提高起重机的工作效率,可以针对起重机吊重系统设计状态反馈控制器对状态变量形成闭环调节[5],也可分别对小车位移子系统和吊重摆角子系统进行控制器设计[6-9],所以必须将小车位移、小车速度、吊重摆角和摆角速度信息适时提供给控制器。在起重机工作现场,可以通过位置传感器、速度传感器和三角形测量方法[10]分别对小车位移、速度和吊重摆角进行物理测量,获得状态变量适时信息,但吊重摆角速度不便于物理测量,因而对测得...&
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混沌作为一类特殊的非线性系统,在近几十年的非线性控制理论研究中受到了日益广泛的关注.混沌系统具有不可预测、对初值与系统参数的变化非常敏感的特点,这就催生了混沌同步的研究.1990年Pecora和Carroll首次讨论了驱动-响应结构下的混沌同步方法(P-C方法)[1],其基本思想是用一个混沌系统的输出作为信号去驱动另一个混沌系统来实现2个混沌系统的同步.P-C方法需要将混沌系统进行分解,这对很多非线性系统是不适用的,针对这个问题文献[2]在P-C方法的基础上提出了一种改进的拆分方法,即主动-被动分解法.该方法具有更普遍的实用性,其最大优点和关键就是可以不受任何限制地选择驱动信号的函数.近几十年来在前人研究的基础上众多同步方法相继问世,例如,脉冲同步法[3]、自适应方法[4]、反馈控制方法[5]、混合同步法[6].最近,有学者将混沌同步看作一类特殊的观测器设计问题,从而发展出观测器同步法[7-14],该方法只需用驱动系统的输入和输...&
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