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間歇過程故障診斷及舵機狀態(tài)監(jiān)控研究

發(fā)布時間:2020-10-11 14:11
   現(xiàn)代工業(yè)隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步對系統(tǒng)的安全性和可靠性催生了更高的要求,故障診斷技術(shù)因此也逐漸發(fā)展起來。舵機是民用飛機飛控系統(tǒng)的核心執(zhí)行機構(gòu),驅(qū)動升降舵、副翼和方向舵等舵面的偏轉(zhuǎn),實現(xiàn)對飛機姿態(tài)和軌跡的控制。由于其復(fù)雜的非線性閉環(huán)系統(tǒng)結(jié)構(gòu),舵機屬于故障易發(fā)系統(tǒng)。而民用航空的運行對機載部件的安全性和可靠性要求極高,因此研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動算法的間歇過程故障診斷及舵機狀態(tài)監(jiān)控技術(shù)意義重大。論文以舵機為研究對象,基于現(xiàn)有故障診斷技術(shù),從近鄰傳播聚類分析、主成分分析和多向主成分分析三個方面系統(tǒng)研究了基于過程的多元統(tǒng)計分析方法,主要開展了下列獨立性的研究工作:提出基于改進(jìn)的近鄰傳播(AP)聚類和子時段相似度遞減掃描(PSDS)的兩階段法,對間歇過程數(shù)據(jù)進(jìn)行分段建模和監(jiān)控。首先,為了提取模型切換的動態(tài)特性,用更能反映復(fù)雜間歇過程數(shù)據(jù)特征趨勢的相似度度量方法改進(jìn)經(jīng)典AP聚類,然后用改進(jìn)的AP聚類算法進(jìn)行采樣數(shù)據(jù)的預(yù)劃分。其次,考慮預(yù)劃分得到的子時段的內(nèi)部相關(guān)性特征也存在顯著變化,本文提出新的PSDS算法對子時段再次進(jìn)行細(xì)劃分,并經(jīng)過特征識別將所有采樣數(shù)據(jù)最終劃分為穩(wěn)定和過渡部分。同時,在建模過程中,也提出了離群點和誤分類點的概念和解決辦法。針對間歇過程故障診斷中普遍存在的時序問題、批次不等長和軌跡不同步問題,本文進(jìn)一步提出了基于順序移動主成分分析(SMPCA)算法的多時段過程監(jiān)控計劃。首先,用SMPCA算法對不等長的間歇數(shù)據(jù)進(jìn)行按時序的多時段劃分,SMPCA模型的不斷更新解釋了采樣數(shù)據(jù)的動態(tài)多時段特性。然后,通過提取局部SMPCA模型的特征空間并為關(guān)鍵變量建立相似度演變指標(biāo),揭示了過程數(shù)據(jù)變化的趨勢。最后,提出模塊化的建模方法解決了批次不等長及軌跡不同步的問題,并用有區(qū)分的監(jiān)控和二次監(jiān)控技術(shù)提高了模型的整體監(jiān)控性能。為了驗證所提算法的性能,用舵機實驗平臺的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)控。通過實際實驗和對比分析,驗證了所提算法具有相對更為可靠的狀態(tài)監(jiān)控性能。
【學(xué)位單位】:中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:V267
【部分圖文】:

示意圖,間歇過程,數(shù)據(jù),示意圖


按照某種產(chǎn)品的一個完整的生產(chǎn)周期做重復(fù)性的生產(chǎn),得到批量的相同產(chǎn)品是對過程的通俗描述。在這個描述中,考慮一個過程變量數(shù)為 J 的特定間歇過程在一個內(nèi)的采樣時間為K ,那么這樣一個周期的采樣數(shù)據(jù)便可以用一個二維的數(shù)據(jù)陣來表為 X K J ,即在每一個采樣時間都會對應(yīng)采集到這個過程的所有 J 個變量。如這個生產(chǎn)周期重復(fù)I 個批次,則構(gòu)成了I 個這樣的數(shù)據(jù)陣,用三維數(shù)據(jù)的形式表示為 X I K J 。如圖 1-1 所示,典型的間歇數(shù)據(jù)包括縱軸的采樣批次 I (i 1, 軸的觀測變量 J j 1, ,J 和斜軸的樣本量。將間歇過程所產(chǎn)生的三維數(shù)據(jù)矩陣展成二維數(shù)據(jù)矩陣可以采取多種不同的方法。一種常用的展開方法是:將三維數(shù)據(jù)矩 沿著時間軸K 作垂直切分,然后將每一個通過切分得到的 I J 切片依次向右水列,則構(gòu)成一個新的二維數(shù)據(jù)矩陣 I KJ .

吸引度,聚類中心,樣本點,相似度


聚類結(jié)果更加穩(wěn)定和可靠。本質(zhì)上,在初始迭代過程中,AP 聚類將每一個作為輸入量,通過規(guī)定兩種信息并在類的目的。中,樣本點之間的相似度是用歐式距相似度可表示為:2k x種信息為吸引度 r i ,k 和歸屬度 a i ,k i的樣本點的聚類中心的證據(jù)。a i ,k 表聚類中心的合適程度。兩者之間的信

示意圖,信息傳遞,聚類,迭代規(guī)則


圖 2-2 AP 聚類信息傳遞示意圖迭代規(guī)則的具體數(shù)學(xué)表達(dá)式如公式(2 '' 'max , ,k k a i k s i k ''.' 0, , max 0, , ,ax 0, , ,i i kr k k r i k i r i k i 1, ,t t r i k r i k 1, ,t t a i k a i k 性的阻尼因子。A)
【相似文獻(xiàn)】

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10 王英赫;基于模糊聚類的間歇過程故障診斷的研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2018年



本文編號:2836693

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