故障檢測與診斷方法研究及其在網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,系統(tǒng)逐漸向智能化、自動化、復(fù)雜化方向發(fā)展。系統(tǒng)在長期工作過程中,由于設(shè)備的磨損或老化,不可避免地會導(dǎo)致其出現(xiàn)故障。一旦故障發(fā)生,勢必對生產(chǎn)過程造成一定的影響,甚至出現(xiàn)財(cái)產(chǎn)損失和人員傷亡。因此,對設(shè)備進(jìn)行及時有效的故障檢測與診斷具有非常重要的意義。同時,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展與網(wǎng)絡(luò)的普及,網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)越來越多地出現(xiàn)在生產(chǎn)過程中。由于網(wǎng)絡(luò)的承載能力和通信帶寬有限,以及環(huán)境遮擋和干擾等因素的影響,網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中不可避免地存在時間延

2、遲和數(shù)據(jù)包丟失等問題,進(jìn)一步增加了網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)故障檢測與診斷的難度。在這樣的背景下,本文綜合考慮以上問題,重點(diǎn)研究故障檢測與診斷技術(shù)及其在網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)中的應(yīng)用,主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
  (1)提出了改進(jìn)的殘差加權(quán)平方和故障檢測算法以及范數(shù)有界故障檢測算法。首先,針對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通信存在的一步隨機(jī)滯后和多丟包問題,應(yīng)用新息分析方法,設(shè)計(jì)了在線性最小方差意義下的最優(yōu)線性濾波器,并分析了濾波器的穩(wěn)態(tài)特性。其次,基于所設(shè)計(jì)的濾波器,提出了改進(jìn)的

3、殘差加權(quán)平方和故障檢測算法以及范數(shù)有界故障檢測算法,并通過仿真實(shí)驗(yàn)對兩種方法的性能進(jìn)行了比較研究。
  (2)提出了一種具有自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和高分類準(zhǔn)確率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BackPropagation Neural Network,BPNN)故障診斷方法。首先,針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定的問題,提出了基于有界最小信息準(zhǔn)則(Akaike Information Criterion,AIC)的隱層神經(jīng)元個數(shù)優(yōu)選方法,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化

4、提供了一種有效途徑。其次,針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在少樣本情況下分類準(zhǔn)確率不高的問題,利用AdaboostM2(Adaptive Boosting Method2)算法可以提高任意系統(tǒng)學(xué)習(xí)能力的優(yōu)勢對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,設(shè)計(jì)了BP_AdaboostM2強(qiáng)分類器,使其分類準(zhǔn)確率大幅提高,同時給出了優(yōu)化過程中提高錯分樣本學(xué)習(xí)概率的措施。最后,通過實(shí)例驗(yàn)證了該方法的實(shí)用性和有效性。
  (3)提出了一種基于一致強(qiáng)度證據(jù)合成規(guī)則的故障診斷方法。

5、首先,針對經(jīng)典DS合成規(guī)則無法處理沖突證據(jù)的問題,提出了一致強(qiáng)度的概念,進(jìn)而給出了基于一致強(qiáng)度的證據(jù)合成規(guī)則,分析了其計(jì)算復(fù)雜度,并通過算例驗(yàn)證該合成規(guī)則的有效性。最后,給出了一種基于一致強(qiáng)度證據(jù)合成規(guī)則的故障診斷模型及其實(shí)現(xiàn)步驟,并通過實(shí)例驗(yàn)證了經(jīng)過多故障特征融合后,能夠得到正確的故障診斷結(jié)果。
  (4)應(yīng)用前面所提出的方法解決移動機(jī)器人的故障檢測和診斷問題。針對移動機(jī)器人傳感器子系統(tǒng)和驅(qū)動子系統(tǒng)的故障特點(diǎn),提出了基于系統(tǒng)新息

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