基于改进PSO及SVM的编码器故障诊断系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于改进PSO及SVM的编码器故障诊断系统及方法，该系统包括：所述PID控制器的输出值一路输入至改进PSO‑SVM预测模型，所述惯导模块测量的加速度值输出至改进PSO‑SVM预测模型，所述改进PSO‑SVM预测模型输出值分两路，一路输出至故障容错切换机制模块，一路与编码器实际速度测量值作差得到残差信号，SPRT故障检测算法实时对残差信号进行检测，当检测到编码器故障时，故障容错切换机制模块切断故障编码器的测量值，并将编码器实际测量值替换为改进PSO‑SVM预测模型预测输出值作为反馈信号反馈给PID控制器；当系统恢复正常之后，故障容错切换机制模块将编码器实际测量值作为反馈信号反馈给PID控制器，最终达到软闭环安全容错控制的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于改进PSO及SVM的编码器故障诊断系统及方法
本专利技术涉及检测
，特别是涉及基于改进PSO及SVM的编码器故障诊断系统及方法。
技术介绍
在多种多样的移动机器人中，运动控制系统是机器人的基础核心部分，无论是工业机器人还是服务机器人，运动系统的安全性与稳定性都是其产品化进程最强调的因素。众所周知，较好的运动控制系统多采用闭环控制方式，增量式编码器是运动控制系统中常用的数字测速反馈元件，可以将位移信号转换成周期性的方波脉冲信号，是速度闭环反馈控制系统中的重要环节，也是控制系统中的脆弱环节。为了使服务机器人在闭环运动控制过程中编码器发生故障时不会出现飞车的情况，并能够从闭环状态自动切换到安全模式下直至安全停机，首先系统应该能够诊断出编码器故障，然后进行相应的闭环容错控制，使系统达到安全可靠运行的目的。目前国内外最流行的速度检测手段是基于增量式编码器的速度测量方案，随着控制系统技术的快速发展，速度测量系统的成本和复杂性也越来越高，编码器的任何故障，都将对测控系统造成毁灭性打击。对于服务机器人系统来说，底层闭环运动控制系统中的增量式编码器最常见的三种故障模式为：丢码、断码和完全失效。在机器人实际运动过程中，很难避免由于干扰、老化、信号线断线、接触不良等自然原因导致的系统元器件故障问题。而当测速反馈元件编码器发生断码、丢码故障时，机器人的速度闭环控制系统将遭到破坏而使其开环，轻则会引起系统性能下降，重则会导致控制系统飞车，设备损坏。尤其对于家庭环境下工作的服务机器人，运动控制系统故障的发生甚至会对家庭人员的人身财产安全造成威胁。因此，对增量式编码器进行实时的故障诊断与容错控制研究，对提高服务机器人运动控制系统的鲁棒性及安全水平具有重大意义。
技术实现思路
为了解决现有技术的不足，本专利技术提供了基于改进PSO及SVM的编码器故障诊断系统，利用改进PSO优化的SVM预测模型建立增量式编码器故障检测系统，并进行容错控制，使机器人达到安全稳定运行的目的。基于改进PSO及SVM的编码器故障诊断系统，该系统适用于轮式服务机器人，该系统包括：PID控制器、电机驱动模块、增量式编码器、改进PSO-SVM预测模型、惯导模块；所述PID控制器的输出值一路输入至改进PSO-SVM预测模型，一路输出至电机驱动模块，所述电机驱动模块驱动电机工作并通过增量式编码器测量其实际速度；所述惯导模块测量的加速度值输出至改进PSO-SVM预测模型，所述改进PSO-SVM预测模型输出值分两路，一路输出至故障容错切换机制模块，一路与编码器实际速度测量值作差得到残差信号，SPRT故障检测算法实时对残差信号进行检测，当检测到编码器故障时，故障容错切换机制模块切断故障编码器的测量值，并将编码器实际测量值替换为改进PSO-SVM预测模型预测输出值作为反馈信号反馈给PID控制器，形成模拟闭环控制；当系统恢复正常之后，故障容错切换机制模块将编码器实际测量值作为反馈信号反馈给PID控制器，最终达到软闭环安全容错控制的目的。进一步优选的技术方案，所述改进PSO-SVM预测模型的建立是基于轮式服务机器人正常历史数据建立的。进一步优选的技术方案，所述改进PSO-SVM预测模型的单维数据采集特征量还包括设定速度值，时间点t，t-1时刻速度值，t-2时刻速度值，t时刻惯导模块速度变化量，实际测速值y。进一步优选的技术方案，所述改进PSO-SVM预测模型杂构建时，设置有一个随时间滚动的窗口，窗口宽度为N保持不变，随着时间的推移，窗口从左到右移动，旧的数据从窗口左边移出，新的数据从右边进入；设滑动时间窗的当前位置为i，则输入样本向量xi为[i,i+N-1]时刻区间内的数据，输出样本yi为i+N时刻的数据，依次滚动时间窗获取样本数据集，N为窗口宽度。进一步优选的技术方案，所述改进PSO-SVM预测模型的最优参数的获取方法是：对建模所需的数据进行预处理，将样本数据集分为训练样本和测试样本；初始化粒子种群，第i个粒子可表示为对应于(C,g)，C正则化参数和g为核参数；根据当前的(C,g)训练SVM模型，计算适应度值fitnessi(t)，并比较；根据迭代公式对粒子的速度和位置进行更新；返回初始化粒子种群直到判断是否满足最大迭代次数或者给定精度，当满足条件时结束循环，输出SVM模型最优参数C，核参数g。进一步优选的技术方案，适应度评价函数为：式中yi代表实际值，代表估计值，fitness为适应度值，N为窗口宽度。进一步优选的技术方案，参数ω称为PSO算法的惯性权重，取值范围介于[0,1]区间，ω较大时有利于提高解空间的全局搜索能力，较小时会提高局部搜索能力。进一步优选的技术方案，其中，进化速度α(x)，tm：表示设定的迭代最大次数，t：表示0-tm之间的取值，即第t次迭代。进一步优选的技术方案，种群进化速度α(x)为：由PSO模型可知，个体粒子的最优值决定了种群的全局最优值，在迭代过程中，第t代全局最优值总是优于或等于第t-1次迭代的全局最优值，算法迭代初期，α(x)值变化较大，进化速度较快；随着迭代次数的增加，当α(x)值保持为1时，表明算法结束或寻找到全局最优值。本申请还公开了一种基于改进PSO优化的SVM编码器故障诊断方法，包括：PID控制器的输出值一路输入至改进PSO-SVM预测模型，一路输出至电机驱动模块，所述电机驱动模块驱动电机工作并通过增量式编码器测量其实际速度；惯导模块测量的加速度值输出至改进PSO-SVM预测模型，所述改进PSO-SVM预测模型输出值分两路，一路输出至故障容错切换机制模块，一路与编码器实际速度测量值作差得到残差信号，SPRT故障检测算法实时对残差信号进行检测，当检测到编码器故障时，故障容错切换机制模块切断故障编码器的测量值，并将编码器实际测量值替换为改进PSO-SVM预测模型预测输出值作为反馈信号反馈给PID控制器，形成模拟闭环控制；当系统恢复正常之后，故障容错切换机制模块将编码器实际测量值作为反馈信号反馈给PID控制器，最终达到软闭环安全容错控制的目的。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术建立PSO-SVM预测模型；基于实验获取的残差信号，采用SPRT检验方法进行故障检测，故障时将硬件闭环切换到软件闭环进行容错。仿真实验表明，该方法能够快速、准确的检测出传感器故障，实现闭环控制的切换，大大提高了控制系统的可靠性和安全性。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。图1为服务机器人系统架构组成；图2为服务机器人底层控制系统硬件架构图；图3为故障检测系统框架；图4为基于改进PSO优化SVM参数流程图；图5为编码器故障检测与容错控制方案；图6为搭建的机器人故障仿真平台；图7为仿真平台工作流程；图8为机器人故障仿真流程；图9为PSO-SVM预测模型输出曲线；图10为故障检测仿真平台人机交互界面；图11为闭环容错控制效果；图12为故障指示量与残差。具体实施方式应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于改进PSO及SVM的编码器故障诊断系统，其特征是，该系统适用于轮式服务机器人，该系统包括：PID控制器、电机驱动模块、增量式编码器、改进PSO‑SVM预测模型、惯导模块；所述PID控制器的输出值一路输入至改进PSO‑SVM预测模型，一路输出至电机驱动模块，所述电机驱动模块驱动电机工作并通过增量式编码器测量其实际速度；所述惯导模块测量的加速度值输出至改进PSO‑SVM预测模型，所述改进PSO‑SVM预测模型输出值分两路，一路输出至故障容错切换机制模块，一路与编码器实际速度测量值作差得到残差信号，SPRT故障检测算法实时对残差信号进行检测，当检测到编码器故障时，故障容错切换机制模块切断故障编码器的测量值，并将编码器实际测量值替换为改进PSO‑SVM预测模型预测输出值作为反馈信号反馈给PID控制器，形成模拟闭环控制；当系统恢复正常之后，故障容错切换机制模块将编码器实际测量值作为反馈信号反馈给PID控制器，最终达到软闭环安全容错控制的目的。

【技术特征摘要】
1.基于改进PSO及SVM的编码器故障诊断系统，其特征是，该系统适用于轮式服务机器人，该系统包括：PID控制器、电机驱动模块、增量式编码器、改进PSO-SVM预测模型、惯导模块；所述PID控制器的输出值一路输入至改进PSO-SVM预测模型，一路输出至电机驱动模块，所述电机驱动模块驱动电机工作并通过增量式编码器测量其实际速度；所述惯导模块测量的加速度值输出至改进PSO-SVM预测模型，所述改进PSO-SVM预测模型输出值分两路，一路输出至故障容错切换机制模块，一路与编码器实际速度测量值作差得到残差信号，SPRT故障检测算法实时对残差信号进行检测，当检测到编码器故障时，故障容错切换机制模块切断故障编码器的测量值，并将编码器实际测量值替换为改进PSO-SVM预测模型预测输出值作为反馈信号反馈给PID控制器，形成模拟闭环控制；当系统恢复正常之后，故障容错切换机制模块将编码器实际测量值作为反馈信号反馈给PID控制器，最终达到软闭环安全容错控制的目的。2.如权利要求1所述的基于改进PSO及SVM的编码器故障诊断系统，其特征是，所述改进PSO-SVM预测模型的建立是基于轮式服务机器人正常历史数据建立的。3.如权利要求1所述的基于改进PSO及SVM的编码器故障诊断系统，其特征是，所述改进PSO-SVM预测模型的单维数据采集特征量还包括设定速度值，时间点t，t-1时刻速度值，t-2时刻速度值，t时刻惯导模块速度变化量，实际测速值y。4.如权利要求1所述的基于改进PSO及SVM的编码器故障诊断系统，其特征是，所述改进PSO-SVM预测模型杂构建时，设置有一个随时间滚动的窗口，窗口宽度为N保持不变，随着时间的推移，窗口从左到右移动，旧的数据从窗口左边移出，新的数据从右边进入；设滑动时间窗的当前位置为i，则输入样本向量xi为[i,i+N-1]时刻区间内的数据，输出样本yi为i+N时刻的数据，依次滚动时间窗获取样本数据集，N为窗口宽度。5.如权利要求4所述的基于改进PSO及SVM的编码器故障诊断系统，其特征是，所述改进PSO-SVM预测模型的最优参数的获取方法是：对建模所需的数据进行预处理，将样本数据集分为训练样本和测试样本；初始化粒子种群，第i个粒子可表示为对应于(C,g)，C正则...

【专利技术属性】
技术研发人员：周风余，袁宪锋，陈科，杨中欣，郭仁和，尹磊，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东,37