具有擾動的一類非線性系統(tǒng)魯棒故障檢測與估計方法研究
發(fā)布時間:2021-08-18 14:51
隨著現(xiàn)代工業(yè)化水平的迅速發(fā)展,工業(yè)設(shè)備及系統(tǒng)復(fù)雜度和自動化程度不斷提高。如何提高系統(tǒng)的安全性和可靠性,減少生產(chǎn)過程中的財產(chǎn)損失和人員傷亡,成為現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)中的重大問題。故障診斷技術(shù)就是通過對設(shè)備運行過程中的信息進行監(jiān)測、判別、分析與決策,從而提高系統(tǒng)運行效率和可靠性。故障檢測與估計是故障診斷中至關(guān)重要的一環(huán)。因此,故障檢測與估計已經(jīng)成為自動控制領(lǐng)域一個非常重要的研究課題;诰性模型的故障診斷方法取得了一系列的研究成果,然而在實際的復(fù)雜自動控制系統(tǒng)中普遍存在外部擾動和非線性動態(tài),具有擾動的非線性系統(tǒng)故障診斷逐漸成為當前的熱點和難點問題。本文針對非線性擾動系統(tǒng)的魯棒故障檢測與估計問題進行了深入的研究。主要研究內(nèi)容包括:(1)針對具有擾動的一類非線性系統(tǒng)的故障檢測與估計問題,提出了一種魯棒故障檢測與估計觀測器設(shè)計方法。首先,構(gòu)建魯棒故障檢測觀測器,并作為殘差產(chǎn)生器,將該殘差產(chǎn)生器與輸入進行解耦。利用指定頻域范圍內(nèi)的H_性能指標描述殘差對故障的敏感程度、使用H?范數(shù)描述殘差對系統(tǒng)外部干擾的魯棒性。使得殘差產(chǎn)生器對故障敏感且對未知擾動及噪聲魯棒。從而抑制了噪聲及擾動對殘差的影響,實現(xiàn)故障的準確...
【文章來源】:河南大學河南省
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
故障診斷相關(guān)方法分類
3具有擾動的非線性系統(tǒng)魯棒故障檢測與估計觀測器設(shè)計35圖3-7周期故障自適應(yīng)故障估計方法仿真圖圖3-8周期故障迭代學習故障估計方法仿真圖圖3-9周期故障魯棒故障估計仿真圖(本文方法)激勵故障函數(shù)為:2110()0,stft,;其他;對比激勵故障圖3-10、圖3-11、圖3-12的仿真結(jié)果得出,真實故障在第10s發(fā)生,基于本文的方法在t=10.68s跟上真實故障,故障估計誤差為0.001;基于文獻[48]的方法在t=11.05s跟上真實故障,故障估計誤差最大值為0.5,且估計故障與真實故障之間具有較大的波動;基于文獻[39]的方法在t=11.45s跟上真實故障,故障估計誤差最大值為0.2。針對激勵故障,本文方法的故障估計跟蹤速度、故障估計的精確性以及擾動的魯棒性均優(yōu)于文獻[48]、文獻[39]方法。采用本文方法分別對周期故障和激勵故障進行故障估計仿真分析,仿真效果圖如圖3-9、圖3-12所示;通過對比不難發(fā)現(xiàn),本文方法對不同種故障信號,均能達到較好的故障估計效果。但是,本文方法對激勵故障信號的故障估計跟蹤誤差及擾動的抑制能力要優(yōu)于正弦周期故障信號。
具有擾動的一類非線性系統(tǒng)魯棒故障檢測與估計方法研究46證明:對于系統(tǒng)(4-59),使用004PI代替引理2.4中的1P,可以得到式(4-61)成立,系統(tǒng)(4-59)漸近穩(wěn)定。對于系統(tǒng)(4-60)使用005PI代替引理2.4中的1P,且根據(jù)式(4-2)和Schur補引理可得式(4-62)成立,系統(tǒng)(4-60)漸近穩(wěn)定。由于系統(tǒng)(4-59)和系統(tǒng)(4-60)漸近穩(wěn)定,可得誤差動態(tài)方程(4-58)漸近穩(wěn)定。證畢222ttifef表示故障估計值跟蹤故障真實值的能力,2越小表示故障估計誤差受故障變化率的影響越小,觀測器跟蹤速度越快。最后,令45PP利用MATLAB中LMI工具箱得到滿足式(4-61)、(4-62)及給定性能指標2和任意正標量3的次優(yōu)解:1α2α。4.3仿真模型設(shè)計與結(jié)果分析4.3.1仿真模型設(shè)計圖4-1彈性關(guān)節(jié)機械手臂本文采用如圖4-1所示的機械臂模型,該機械臂由直流電機驅(qū)動。詳述動力學模型如下:假設(shè)該機械臂具有n關(guān)節(jié);242(,)iqqqT1q表示連桿轉(zhuǎn)動角位置向量;1q表示連桿轉(zhuǎn)動角速度向量;132-1(,)iqqqT2q表示電機轉(zhuǎn)動角位置向量;2q表示電機轉(zhuǎn)動角速度向量。假設(shè)系統(tǒng)的動能為:11()22vKDTT11122qqqqJq(4-63)其中D()1q為剛性機器人慣性,計算公式由轉(zhuǎn)子質(zhì)量和1q組成。J為對角陣,其對角線元素由主軸旋轉(zhuǎn)的電機慣性乘以相應(yīng)傳動比的平方組成。系統(tǒng)總勢能為:12()()vvvPPP112qqq(4-64)其中1()vp1q為剛性機器人標準勢能,v2p是彈性勢能。計算公式為:
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于自適應(yīng)觀測器的風機傳動系統(tǒng)故障估計[J]. 宋昌舉,文傳博. 自動化與儀表. 2018(11)
[2]基于迭代學習的線性不確定重復(fù)系統(tǒng)間歇性故障估計[J]. 馮莉,柴毅,許水清,張可,楊志敏. 自動化學報. 2020(02)
[3]自適應(yīng)廣義滑模觀測器之狀態(tài)估計和故障重構(gòu)[J]. 穆凌霞,余翔,李平,王新民. 控制理論與應(yīng)用. 2017(04)
[4]基于閉環(huán)P型學習控制的線性分布參數(shù)切換系統(tǒng)故障診斷[J]. 戴喜生,張建香,袁海英,黃慶南. 廣西科技大學學報. 2016(04)
[5]復(fù)合故障診斷技術(shù)綜述[J]. 張可,周東華,柴毅. 控制理論與應(yīng)用. 2015(09)
[6]一種異類系統(tǒng)中多種故障檢測與隔離的空間幾何方法研究[J]. 侯彥東,程前帥,胡振濤,金勇. 自動化學報. 2015(06)
[7]一種快速魯棒自適應(yīng)故障估計方法設(shè)計[J]. 李飛,趙國榮,胡正高. 航空學報. 2016(04)
[8]基于參數(shù)估計的一類非線性系統(tǒng)故障診斷算法[J]. 孫蓉,劉勝,張玉芳. 控制與決策. 2014(03)
[9]閉環(huán)系統(tǒng)故障診斷技術(shù)綜述[J]. 周東華,劉洋,何瀟. 自動化學報. 2013(11)
[10]基于LMI的H/H∞故障檢測觀測器設(shè)計[J]. 吳麗娜,張迎春,賈慶賢,陳雪芹. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2012(08)
本文編號:3350095
【文章來源】:河南大學河南省
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
故障診斷相關(guān)方法分類
3具有擾動的非線性系統(tǒng)魯棒故障檢測與估計觀測器設(shè)計35圖3-7周期故障自適應(yīng)故障估計方法仿真圖圖3-8周期故障迭代學習故障估計方法仿真圖圖3-9周期故障魯棒故障估計仿真圖(本文方法)激勵故障函數(shù)為:2110()0,stft,;其他;對比激勵故障圖3-10、圖3-11、圖3-12的仿真結(jié)果得出,真實故障在第10s發(fā)生,基于本文的方法在t=10.68s跟上真實故障,故障估計誤差為0.001;基于文獻[48]的方法在t=11.05s跟上真實故障,故障估計誤差最大值為0.5,且估計故障與真實故障之間具有較大的波動;基于文獻[39]的方法在t=11.45s跟上真實故障,故障估計誤差最大值為0.2。針對激勵故障,本文方法的故障估計跟蹤速度、故障估計的精確性以及擾動的魯棒性均優(yōu)于文獻[48]、文獻[39]方法。采用本文方法分別對周期故障和激勵故障進行故障估計仿真分析,仿真效果圖如圖3-9、圖3-12所示;通過對比不難發(fā)現(xiàn),本文方法對不同種故障信號,均能達到較好的故障估計效果。但是,本文方法對激勵故障信號的故障估計跟蹤誤差及擾動的抑制能力要優(yōu)于正弦周期故障信號。
具有擾動的一類非線性系統(tǒng)魯棒故障檢測與估計方法研究46證明:對于系統(tǒng)(4-59),使用004PI代替引理2.4中的1P,可以得到式(4-61)成立,系統(tǒng)(4-59)漸近穩(wěn)定。對于系統(tǒng)(4-60)使用005PI代替引理2.4中的1P,且根據(jù)式(4-2)和Schur補引理可得式(4-62)成立,系統(tǒng)(4-60)漸近穩(wěn)定。由于系統(tǒng)(4-59)和系統(tǒng)(4-60)漸近穩(wěn)定,可得誤差動態(tài)方程(4-58)漸近穩(wěn)定。證畢222ttifef表示故障估計值跟蹤故障真實值的能力,2越小表示故障估計誤差受故障變化率的影響越小,觀測器跟蹤速度越快。最后,令45PP利用MATLAB中LMI工具箱得到滿足式(4-61)、(4-62)及給定性能指標2和任意正標量3的次優(yōu)解:1α2α。4.3仿真模型設(shè)計與結(jié)果分析4.3.1仿真模型設(shè)計圖4-1彈性關(guān)節(jié)機械手臂本文采用如圖4-1所示的機械臂模型,該機械臂由直流電機驅(qū)動。詳述動力學模型如下:假設(shè)該機械臂具有n關(guān)節(jié);242(,)iqqqT1q表示連桿轉(zhuǎn)動角位置向量;1q表示連桿轉(zhuǎn)動角速度向量;132-1(,)iqqqT2q表示電機轉(zhuǎn)動角位置向量;2q表示電機轉(zhuǎn)動角速度向量。假設(shè)系統(tǒng)的動能為:11()22vKDTT11122qqqqJq(4-63)其中D()1q為剛性機器人慣性,計算公式由轉(zhuǎn)子質(zhì)量和1q組成。J為對角陣,其對角線元素由主軸旋轉(zhuǎn)的電機慣性乘以相應(yīng)傳動比的平方組成。系統(tǒng)總勢能為:12()()vvvPPP112qqq(4-64)其中1()vp1q為剛性機器人標準勢能,v2p是彈性勢能。計算公式為:
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于自適應(yīng)觀測器的風機傳動系統(tǒng)故障估計[J]. 宋昌舉,文傳博. 自動化與儀表. 2018(11)
[2]基于迭代學習的線性不確定重復(fù)系統(tǒng)間歇性故障估計[J]. 馮莉,柴毅,許水清,張可,楊志敏. 自動化學報. 2020(02)
[3]自適應(yīng)廣義滑模觀測器之狀態(tài)估計和故障重構(gòu)[J]. 穆凌霞,余翔,李平,王新民. 控制理論與應(yīng)用. 2017(04)
[4]基于閉環(huán)P型學習控制的線性分布參數(shù)切換系統(tǒng)故障診斷[J]. 戴喜生,張建香,袁海英,黃慶南. 廣西科技大學學報. 2016(04)
[5]復(fù)合故障診斷技術(shù)綜述[J]. 張可,周東華,柴毅. 控制理論與應(yīng)用. 2015(09)
[6]一種異類系統(tǒng)中多種故障檢測與隔離的空間幾何方法研究[J]. 侯彥東,程前帥,胡振濤,金勇. 自動化學報. 2015(06)
[7]一種快速魯棒自適應(yīng)故障估計方法設(shè)計[J]. 李飛,趙國榮,胡正高. 航空學報. 2016(04)
[8]基于參數(shù)估計的一類非線性系統(tǒng)故障診斷算法[J]. 孫蓉,劉勝,張玉芳. 控制與決策. 2014(03)
[9]閉環(huán)系統(tǒng)故障診斷技術(shù)綜述[J]. 周東華,劉洋,何瀟. 自動化學報. 2013(11)
[10]基于LMI的H/H∞故障檢測觀測器設(shè)計[J]. 吳麗娜,張迎春,賈慶賢,陳雪芹. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2012(08)
本文編號:3350095
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