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文檔簡介
1、在故障檢測和診斷中,由于在殘差信號中可以提取到相關(guān)的故障信息,因此故障檢測的首要任務(wù)就是要獲得系統(tǒng)的殘差信號,殘差成為故障檢測算法設(shè)計(jì)的主要目標(biāo)。在控制系統(tǒng)中,系統(tǒng)的輸入、輸出與狀態(tài)變量之間都存在一定的函數(shù)關(guān)系,所以可以利用系統(tǒng)中的這些可測量來構(gòu)造一個(gè)殘差產(chǎn)生器,當(dāng)系統(tǒng)無故障發(fā)生時(shí),系統(tǒng)殘差信號小于(假設(shè)沒有外部干擾)設(shè)定的閾值,當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí),殘差就會大于閾值,這就是故障檢測的主要思想。
本文根據(jù)故障檢測的基本思想,以
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為工具設(shè)計(jì)相應(yīng)的殘差產(chǎn)生器,從而實(shí)現(xiàn)故障檢測,并以東大智能的多功能過程控制平臺[1]為實(shí)驗(yàn)平臺,對提出的算法進(jìn)行驗(yàn)證,本文主要從以下幾個(gè)方面入手進(jìn)行研究:
1.本文根據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、推廣和概括的能力等優(yōu)點(diǎn),以及RBF網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力,提出混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF-BP網(wǎng)絡(luò)模型,該網(wǎng)絡(luò)模型同時(shí)具有BP網(wǎng)絡(luò)與RBF網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)。BP網(wǎng)絡(luò)可以彌補(bǔ)RBF網(wǎng)絡(luò)的作用函數(shù)是局部的局限性,而對于BP網(wǎng)絡(luò)會造成局部最優(yōu)及收斂速度慢
3、等不足,可以由RBF網(wǎng)絡(luò)來彌補(bǔ)。
對于RBF-BP網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練,以系統(tǒng)的輸入為網(wǎng)絡(luò)輸入,以系統(tǒng)的期望輸出為輸入對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,同時(shí)在對該網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練的過程中,用遺傳算法對其進(jìn)行優(yōu)化,即構(gòu)造一個(gè)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的模擬系統(tǒng),當(dāng)系統(tǒng)執(zhí)行器發(fā)生故障時(shí),模型系統(tǒng)的輸出正常,而實(shí)際輸出就會偏離期望的輸出值,系統(tǒng)殘差的某一分量就會大于閾值,即εf>δf。此時(shí)就認(rèn)為系統(tǒng)執(zhí)行器i發(fā)生故障。
2.基于狀態(tài)觀測器的故障檢測方法,
4、傳統(tǒng)的方法就是用數(shù)學(xué)中代數(shù)的方法,如線性矩陣不等式(LMI)的方法,但是代數(shù)的方法會造成重復(fù)計(jì)算等不足,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器可以逼近于任一非線性函數(shù),因此本文在基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)觀測器的故障檢測方面進(jìn)行了研究。
傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器方法都是以系統(tǒng)的輸入與輸出對系統(tǒng)狀態(tài)變量進(jìn)行估計(jì),由于在系統(tǒng)的各個(gè)傳感器的輸出與狀態(tài)變量之間也存在一定的函數(shù)關(guān)系,因此,本文以此為據(jù),以系統(tǒng)輸入與傳感器j的期望輸出對與傳感器i相關(guān)的狀態(tài)
5、變量進(jìn)行估計(jì),代替了以系統(tǒng)輸入與傳感器i的訓(xùn)練樣本。
3.對于沒有外部干擾的控制系統(tǒng),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的模擬,從而產(chǎn)生系統(tǒng)殘差,通過殘差信號對故障進(jìn)行檢測和診斷是完全可以的,但是在現(xiàn)實(shí)工業(yè)的控制系統(tǒng)的運(yùn)行過程中,外部干擾是不可避免的,此時(shí)如果仍只是一味的對系統(tǒng)狀態(tài)誤差及殘差信號進(jìn)行跟蹤,以此為據(jù)進(jìn)行故障檢測是不能滿足要求的,因?yàn)橐坏┯形粗斎氲拇鏁r(shí),即使系統(tǒng)傳感器沒有發(fā)生故障,狀態(tài)誤差與殘差信號都會
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