[發(fā)明專利]建立機(jī)電作動(dòng)器的卡爾曼濾波模型及故障診斷方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610067453.5
• 申請(qǐng)日: 2016-01-30
• 公開（公告）號(hào): CN105716844B
• 公開（公告）日: 2018-06-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 謝蓉;梁磊;曹宇燕;王劍;王新民
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G01M13/00
• 分類號(hào): G01M13/00
• 代理公司: 西北工業(yè)大學(xué)專利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

本發(fā)明涉及一種建立機(jī)電作動(dòng)器的卡爾曼濾波模型及故障診斷方法，利用交互式多模型和UKF相結(jié)合，提出一種基于卡爾曼濾波模型的機(jī)電作動(dòng)器故障診斷和隔離方法。將Unscented卡爾曼濾波器和交互式多模型方法相結(jié)合，來解決非線性系統(tǒng)的故障診斷和隔離技術(shù)，并進(jìn)行數(shù)字仿真。在卡爾曼濾波模型的故障檢測(cè)和診斷方法中，各個(gè)模型之間有交互作用，可以很好地實(shí)現(xiàn)在多個(gè)模型間的切換、融合和交互，具有更高的濾波估計(jì)精度和運(yùn)行速度，而且診斷結(jié)果快速準(zhǔn)確。本發(fā)明將交互式多模型方法和UKF算法結(jié)合，利用UKF的卡爾曼濾波模型方法，得到了更加接近真實(shí)值的系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新方法不僅能夠較好的估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài)量，而且能夠快速準(zhǔn)確的診斷并隔離故障。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于機(jī)電作動(dòng)器故障檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種建立機(jī)電作動(dòng)器的卡爾曼濾波模型及機(jī)電作動(dòng)器故障診斷方法。

背景技術(shù)

隨著現(xiàn)在飛行器的快速發(fā)展，飛行控制系統(tǒng)的復(fù)雜性大大提高，但同時(shí)對(duì)飛行控制系統(tǒng)的容錯(cuò)能力要求也越來越高，其可靠性與安全性已成為保障其生存能力的一個(gè)關(guān)鍵因素，當(dāng)飛機(jī)飛行出現(xiàn)故障時(shí)，一個(gè)能夠快速準(zhǔn)確的檢測(cè)和診斷的健康管理系統(tǒng)，將極大地提高飛機(jī)的生存能力。對(duì)飛機(jī)的動(dòng)力源機(jī)電作動(dòng)器的故障診斷尤為重要，也是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。因?yàn)轱w機(jī)在受損情況下，其系統(tǒng)模型會(huì)變得比較復(fù)雜，而且還存在去多外界干擾，故障形式多種多樣。本文主要研究機(jī)電作動(dòng)器的故障檢測(cè)和分離技術(shù)。

對(duì)于作動(dòng)器故障診斷，多模型的方法是有效的故障檢測(cè)和隔離方法。多模型自適應(yīng)估計(jì)方法(MMAE)是基于一系列的Kalman濾波器，每個(gè)濾波器代表一種假設(shè)的故障模型，在濾波數(shù)據(jù)進(jìn)入濾波器之后，根據(jù)Bayes后驗(yàn)概率得到每個(gè)模型的概率，通過概率大小來判斷是哪一種故障類型。該方法能快速檢測(cè)故障，但它對(duì)每一種故障模型都要建立濾波器，故濾波器的個(gè)數(shù)會(huì)很多。為了解決該方法存在的問題，引入了擴(kuò)展的多模型自適應(yīng)估計(jì)方法(EMMAE)，即由擴(kuò)展的卡爾曼濾波(EKF)與MMAE結(jié)合，只需對(duì)每個(gè)作動(dòng)器分別建立故障濾波器，將故障大小作為一個(gè)狀態(tài)變量估計(jì)出來，從而減少了濾波器的個(gè)數(shù)。但EKF只適用于弱非線性系統(tǒng)，對(duì)于強(qiáng)非線性系統(tǒng)，很容易導(dǎo)致發(fā)散。

近年來，隨著非線性濾波的發(fā)展，提出一種“近似概率”的非線性濾波，這是一種新穎的實(shí)現(xiàn)思路，它通過對(duì)非線性系統(tǒng)的隨機(jī)輸入的某種近似得到輸出的概率特性來實(shí)現(xiàn)對(duì)狀態(tài)量的估計(jì)。本發(fā)明將Unscented卡爾曼濾波器(UKF)和交互式多模型自適應(yīng)方法(IMM-UKF)相結(jié)合，來解決非線性系統(tǒng)的故障診斷和隔離技術(shù)，并進(jìn)行數(shù)字仿真，在卡爾曼濾波模型的故障檢測(cè)和診斷方法中各個(gè)模型之間有交互作用，可以很好地實(shí)現(xiàn)在多個(gè)模型間的切換、融合和交互，具有更高的濾波精度和運(yùn)行速度。

發(fā)明內(nèi)容

要解決的技術(shù)問題

為了避免現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明提出一種建立機(jī)電作動(dòng)器的卡爾曼濾波模型及故障診斷方法，解決了現(xiàn)有機(jī)電作動(dòng)器故障診斷分析方法中，存在故障診斷速度慢、計(jì)算量大的技術(shù)問題。

技術(shù)方案

一種建立機(jī)電作動(dòng)器的卡爾曼濾波模型庫的方法，其特征在于：機(jī)電作動(dòng)器的卡爾曼濾波模型庫內(nèi)包含四個(gè)模型：系統(tǒng)正常情況下的卡爾曼濾波模型，舵面?zhèn)鞲衅骱闫罟收锨闆r下的卡爾曼濾波模型，電機(jī)B相繞組開路故障情況下的卡爾曼濾波模型和兩者同時(shí)發(fā)生故障情況下的卡爾曼濾波模型；建立步驟如下：

步驟1、建立系統(tǒng)正常情況下的卡爾曼濾波模型：

建立系統(tǒng)正常情況下的卡爾曼濾波模型過程為：

(1)建立系統(tǒng)正常情況下的卡爾曼濾波模型：根據(jù)伺服電機(jī)電壓平衡方程、電機(jī)轉(zhuǎn)矩方程、電機(jī)運(yùn)動(dòng)方程以及傳動(dòng)機(jī)構(gòu)模型，建立待診斷機(jī)電作動(dòng)器的數(shù)學(xué)模型；

推由三相定子變量建立的電機(jī)電壓平衡方程為