The invention relates to a multi model SVR hydraulic actuator loop fault diagnosis system based on construction method, including the design of fault diagnosis system of the hydraulic actuator loop SVR based on multi model training for fault diagnosis of the SVR model group, the three step test fault diagnosis system. The fault diagnosis system has a flexible structure, and can be adjusted according to the number of measurable States and the number of faults in the hydraulic rudder loop. The fault diagnosis system by collecting typical conditions of rudder each state history data to train the SVR model group, the dynamic characteristics of the closing of each state. Then, the output of the model group is compared with the actual output, and fault detection and isolation are based on the generated residual set. Because the training process of the SVR model does not depend on the accurate model of the steering gear, the reliability of the fault diagnosis caused by the modeling error is avoided. Therefore, this method is more suitable for engineering applications.
【技术实现步骤摘要】
一种基于SVR多模型的液压舵回路故障诊断系统构造方法
本专利技术属于液压舵回路故障诊断
,涉及一种基于SVR多模型的液压舵回路故障诊断系统构造方法。
技术介绍
液压舵回路是飞机自动控制系统中不可缺少的组成部分,对飞机的安全起降和飞行性能有重大影响。典型的液压舵回路主要由电液伺服阀、液压缸、位移传感器三个部件组成,舵回路的故障也主要集中在这三个部件上。电液伺服阀故障种类繁多,按故障表现可大体划分为泄漏型、堵塞型、卡滞型及电气元件故障;液压缸故障可分为泄露、爬行和卡死故障;传感器故障主要包括恒偏差、变增益、卡死故障。以往的故障诊断方法侧重于对液压舵回路中伺服阀、液压缸等单个部件进行研究,忽略了单个部件故障对整个舵回路的影响;对舵回路单一故障研究的比较多,对多故障的检测和隔离技术研究的比较少。以往针对液压舵机的多故障诊断,往往采用传统多模型法。即构造多个观测器或滤波器对系统各故障条件下的状态进行估计,以一定的算法使得所发生的故障以较快的速度逼近故障后系统动态特性的“最优模型”。由于构造观测器和滤波器都需要事先建立系统的物理模型,因而此类方法的可靠性极大地依赖于机理建模的精确性。液压舵机模型自身的非线性和不确定性,使得这类系统很难被精确建模。相比传统多模型法,基于数据驱动多模型的故障诊断方法主要利用从待诊断系统中采集到的历史数据逼近系统各故障过程,不依赖于物理模型,更适合于工程应用。其中,神经网络(ANN)常被用来逼近待诊断系统的各故障过程。Vapnik等人于1995年提出支持向量回归理论(SVR,supportvectormachineforregress ...
【技术保护点】
一种基于SVR多模型的液压舵回路故障诊断系统构造方法,其特征在于步骤如下:步骤1、设计基于SVR多模型的故障诊断系统:步骤1.1:确定故障诊断系统的结构故障诊断系统包括故障检测模型组、故障隔离模型组和故障决策单元;所述故障检测模型组生成故障检测残差集,包括一个结构上平行的SVR模型组SVRG0;模型组中的每个SVR模型分别对正常条件下系统的每个可测状态输出进行逼近;设液压舵机有m个可测状态,则模型组SVRG0包括m个SVR模型SVRG0_1~SVRG;0_m所述故障隔离模型组生成故障隔离残差集,包括多个平行SVR模型组;设待隔离故障种类为n,则故障隔离模型组包括n个模型组SVRG1~SVRGn,每个模型组中包含多个结构平行的SVR模型为SVRGi_0~SVRGi_m,i=1,2,…n,各SVR模型分别对特定故障类型下m个可测状态进行逼近;所述故障决策单元根据故障检测和故障隔离模型组的输出结果输出故障诊断结果;步骤1.2:确定故障诊断系统的输入以液压舵回路的m个可测状态个数为故障诊断系统输入的个数,采集m个状态的时间序列构成测试样本集X=(X
【技术特征摘要】
1.一种基于SVR多模型的液压舵回路故障诊断系统构造方法,其特征在于步骤如下:步骤1、设计基于SVR多模型的故障诊断系统:步骤1.1:确定故障诊断系统的结构故障诊断系统包括故障检测模型组、故障隔离模型组和故障决策单元;所述故障检测模型组生成故障检测残差集,包括一个结构上平行的SVR模型组SVRG0;模型组中的每个SVR模型分别对正常条件下系统的每个可测状态输出进行逼近;设液压舵机有m个可测状态,则模型组SVRG0包括m个SVR模型SVRG0_1~SVRG;0_m所述故障隔离模型组生成故障隔离残差集,包括多个平行SVR模型组;设待隔离故障种类为n,则故障隔离模型组包括n个模型组SVRG1~SVRGn,每个模型组中包含多个结构平行的SVR模型为SVRGi_0~SVRGi_m,i=1,2,…n,各SVR模型分别对特定故障类型下m个可测状态进行逼近;所述故障决策单元根据故障检测和故障隔离模型组的输出结果输出故障诊断结果;步骤1.2:确定故障诊断系统的输入以液压舵回路的m个可测状态个数为故障诊断系统输入的个数,采集m个状态的时间序列构成测试样本集X=(X1,X2,…Xm)作为故障诊断系统的输入;液压舵回路的可测状态信号为:作动筒两腔压力信号,伺服阀阀芯位移信号,作动筒位移信号,作动筒运动速度信号;步骤1.3:确定故障诊断系统的输出故障诊断系统中故障检测模型组输出端个数固定为m;待隔离的故障种类为n,则故障诊断系统中故障隔离模型组输出端个数为m×n;故障决策单元输出端个数固定为2,可由y=(y1,y2)表示,y1指示故障是否发生,y2指示故障发生的种类;步骤1.4:构成故障诊断系统将故障检测模型组m个输出端连接故障决策单元的输入端,故障决策单元根据这部分输入检测系统是否发生故障,并将结果输出到y1;y1连接故障隔离模型组的输入端;故障隔离模型组根据y1的取值判断是否启动生成故障隔离残差;故障隔离单元的m×n个输出端也连接故障决策单元输入端;故障决策单元计算故障隔离结果并输出到y2;步骤2:训练故障诊断SVR模型组步骤2.1:准备训练样本采集m个正常系统可测状态在固定时间段T=[t1,t2]内的时间序列,构成m个训练样本集作为故障检测SVR组SVRG0的训练样本;每个训练样本集xi中包含l个样本,i=1,2,…l;样本维数为2,xi=[xi1,xi2],xi1为时间序列采样中...
【专利技术属性】
技术研发人员:李婷,谢蓉,王剑,曹宇燕,
申请(专利权)人:西北工业大学,
类型:发明
国别省市:陕西,61
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