[發明專利]閥控缸電液伺服系統在線故障檢測、估計及定位方法在審
| 申請號: | 201711464193.6 | 申請日: | 2017-12-28 |
| 公開(公告)號: | CN108227676A | 公開(公告)日: | 2018-06-29 |
| 發明(設計)人: | 徐巧寧;杜學文;艾青林;劉毅 | 申請(專利權)人: | 浙江工業大學 |
| 主分類號: | G05B23/02 | 分類號: | G05B23/02 |
| 代理公司: | 杭州浙科專利事務所(普通合伙) 33213 | 代理人: | 吳秉中 |
| 地址: | 310014 *** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 閥控缸 非線性狀態方程 電液伺服系統 在線故障檢測 故障檢測 實時采集系統 輸入輸出參數 系統運行狀態 非線性建模 參數矩陣 故障隔離 故障決策 經濟損失 實時監測 向量估計 正常參數 正常系統 觀測器 辨識 魯棒 時變 返回 | ||
本發明公開了一種閥控缸電液伺服系統在線故障檢測、估計及定位方法,包括如下步驟:1)系統非線性建模;2)系統正常參數辨識;3)將步驟2)中獲得的系統正常運行時的數據帶入步驟1)中系統的非線性狀態方程,獲取正常系統參數矩陣及系統的非線性狀態方程的表達式;4)實時采集系統的相關輸入輸出參數;5)變負載下故障檢測與估計;6)魯棒故障決策;7)步驟6)中若無故障,則返回步驟4);若有故障,啟動步驟5)故障檢測觀測器中的故障向量估計模塊,8)故障隔離定位;本發明的有益效果是:可以在閥控缸系統中存在未知時變外負載、非線性和不確定參數的情況下,對系統運行狀態進行實時監測,減少經濟損失。
技術領域
本發明涉及電液伺服系統故障診斷領域,具體涉及閥控缸電液伺服系統在線故障檢測、估計及定位方法。
背景技術
電液伺服系統是一種由電信號處理裝置和液壓動力機構組成的反饋控制系統,由于其具有響應速度快、輸出壓力高、功率體積比大、便于控制等優勢,因而被廣泛地應用于工業制造、交通運輸、工程機械等領域。其中,閥控缸電液伺服系統是一類常見且應用廣泛的系統,其工作原理主要為通過伺服閥或者比例閥等控制進出液壓油缸的油液,從而控制油缸活塞的位置和速度等,如飛機與船舶舵機的控制、機械臂的位置控制、板帶軋機的板厚控制等均采用了閥控缸電液伺服系統。然而由于工作環境變化,元件磨損老化等諸多不可避免的因素,任何系統難免會出現故障,電液伺服系統本身又是個復雜的機、電、液綜合系統,其中的故障往往呈現多樣性、隱蔽性、耦合性和因果關系復雜等特點。隨著現代制造技術,控制技術和自動化技術的發展,電液伺服系統正向著質量輕、體積小、高壓化和變壓力等方向發展,系統規模、功能、復雜程度及自動化水平提高的同時,對系統的狀態監測和故障診斷也提出了更高的要求,人們迫切希望提高系統的可靠性與安全性。
目前電液伺服系統故障診斷方法主要包括基于解析模型的方法,基于知識的方法以及基于信號分析的方法,信號分析的方法主要用于單個液壓元件,包括液壓泵、閥、油缸的故障分析診斷;基于知識的方法主要包括神經網絡、專家系統等,該方法不需要建立系統模型屬于智能診斷領域,但需要事先利用典型數據訓練神經網絡或利用專家經驗構建知識庫等;基于解析模型的方法不需要事先獲取大量歷史數據,但需要建立系統模型,且對模型的準確性有一定的要求。上述方法各有利弊,近年來,涌現出許多基于模型以及數據驅動相融合的故障方法,然而主要針對的是外負載不變、負載已知或可測的情況。基于實際工況的復雜性,系統的運行參數以及外負載力往往不是恒定的而是時變的,且難以準確獲得,這種未知時變負載下,即使在正常情況下,系統輸出的壓力、流量等也不是定值,而是上下波動的,有時的波動幅度還很大,因此系統的故障形態與正常形態極易混淆,難以區別。此外,閥控缸電液伺服系統還存在許多固有的非線性因素,如壓力流量的非線性關系等,這些不確定因素以及時變負載綜合起來就對系統故障的實時診斷帶來了極大的挑戰。
發明內容
針對現有技術中存在的問題,本發明提供了魯棒性強、檢測準確的閥控缸電液伺服系統在線故障檢測、估計及定位方法。
本發明的技術方案如下:
閥控缸電液伺服系統在線故障檢測、估計及定位方法,該發明方法基于閥控缸電液伺服系統,閥控缸電液伺服系統包括液壓缸、與液壓缸連接的伺服閥/比例閥及與伺服閥/比例閥連接的液壓泵,液壓缸的活塞上設有傳感器,傳感器通過電路連接設置控制器,控制器與伺服閥/比例閥電路連接;
其特征在于,包括如下步驟:
1)系統非線性建模:建立閥控缸電液伺服系統的數學模型;選取系統狀態變量;建立系統的非線性狀態方程;
2)系統正常參數辨識:獲取系統正常運行時不同工況和環境條件下的輸入輸出歷史數據,輸入辨識模型,由辨識模型得到系統正常運行時的參數及其變化范圍;
3)將步驟2)中獲得的系統正常運行時的數據帶入步驟1)中系統的非線性狀態方程,獲取正常系統參數矩陣及系統的非線性狀態方程的表達式;
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