隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口老年化進(jìn)程不斷加快,作為老年人使用的電動(dòng)代步車受到人們的普遍關(guān)注。電動(dòng)代步車是一種專為老年人和殘疾人保持積極的生活方式而設(shè)計(jì)的出行工具。它給人們的工作和生活帶來了便利,但同時(shí)也帶來了安全隱患,甚至導(dǎo)致嚴(yán)重后果。因此,急需研究一種電動(dòng)代步車故障診斷與預(yù)測(cè)方法用以提高系統(tǒng)的安全性和可靠性。本文針對(duì)存在參數(shù)不確定性的電動(dòng)代步車系統(tǒng),提出了一種基于不確定性鍵合圖的復(fù)合故障（包括漸進(jìn)性和突發(fā)性故障）的檢測(cè)和隔離方法以及基于增強(qiáng)型無跡卡爾曼濾波的故障估計(jì)和剩余壽命預(yù)測(cè)算法。首先,在不確定性鍵合圖模型中由參數(shù)不確定性建立自適應(yīng)閾值,用以提高故障檢測(cè)的可靠性。此外,通過引入非獨(dú)立的解析冗余關(guān)系的概念,提高多故障條件下的系統(tǒng)故障隔離能力。其次,在可能的故障集合被隔離出來之后,提出增強(qiáng)型無跡卡爾曼濾波算法進(jìn)行故障實(shí)時(shí)估計(jì)。在該算法中,利用解析冗余關(guān)系總和的二階導(dǎo)數(shù)來檢測(cè)故障值的突然變化,并在線增強(qiáng)狀態(tài)協(xié)方差矩陣以確�？焖俚臓顟B(tài)跟蹤能力。最后,在剩余使用壽命預(yù)測(cè)時(shí),采用具有時(shí)變衰減率的指數(shù)退化模型來逼近漸進(jìn)式故障演化趨勢(shì)。并根據(jù)先前估計(jì)的故障值、故障的突變時(shí)間和故障發(fā)生時(shí)間來辨識(shí)退化模... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．２電動(dòng)代步車實(shí)驗(yàn)平臺(tái)??

圖３．１電動(dòng)代步車系統(tǒng)??

過鍵合圖元件Ｄ／２ｒ?４和Ｄ／３．．辦建立相應(yīng)的傳感器模型。當(dāng)整車模型耦合完成以??后，為了更好的識(shí)別系統(tǒng)的變量和鍵合圖元，需要對(duì)模型中的鍵進(jìn)行編鍵號(hào)，鍵??號(hào)從１開始，按功率流的方向連續(xù)編號(hào)，圖３．９表示了編好鍵號(hào)后的鍵合圖模型。??當(dāng)鍵號(hào)編好以后，則需要對(duì)鍵合圖模型進(jìn)行因果關(guān)系配置，在本文的２．３節(jié)中概述??了具體的因果關(guān)系分配步驟，按照其步驟對(duì)電動(dòng)代步車進(jìn)行因果關(guān)系分配，圖３．１０??表示了因果關(guān)系分配完成的鍵合圖模型。??及產(chǎn)?Ｒ：Ｒｍ?Ｄｆｔ■為?Ｒ：Ｒｒ?ｑ．士?ｌ：ｍ??３１?ｉｓ??＂Ｉ?１??Ｉ?乂?ｌ－Ｊｒ?Ｒ：Ｒｆ?ＴＦｉ－４??４?Ｈ??Ｈ?２??圖３．９無因果關(guān)系的電動(dòng)代步車鍵合圖模型??Ｆｉｇ?３．９?Ａｃａｕｓａｌ?ｂｏｎｄ?ｇｒａｐｈ?ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?ｅｌｅｃｔｒｉｃ?ｓｃｏｏｔｅｒ??ＲＡ?Ｒ＼Ｒ－?Ｄｆ．?－．ｉ?Ｒ：Ｒｒ?＆女?Ｉ：？??３?６丄?Ａ｜２ＪＪ８?１４?１８丄??Ｍｓｆ?：?？ｔｅｆ－ｉｌＦ?：?１，?ｌｉ－＾ＴＦ?：?１３０，?ＴＦ：?Ｊ＾４?１４?：?９，??？Ｔ?ｎＴ?丁??ｒ?ｉ９?ｒ??ｉ－Ｋ?ＬＪｒ??Ｒ：Ｒｆ?ＴＦ式??２５丄?２。??ｚｙ３?為?ｈ?ｈ＾－ｏ盧?ｃ２：?士??Ｉ：＊／

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3608473