基于仿真驱动和子域适应的机电伺服系统故障诊断方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于仿真驱动和子域适应的机电伺服系统故障诊断方法，包括：构建机电伺服系统仿真模型；设置机电伺服系统仿真模型参数，得到高准确度机电伺服系统仿真模型；进行故障机理分析，实现故障注入，得到大量仿真故障数据集；将仿真故障数据集输入到SDCTF方法中实现故障分类，得到预训练模型；输入实验数据，将仿真数据作为源域，实验数据作为目标域，基于局部最大均值差异距离度量方法来最小化源域和目标域不同子域之间的分布差异，微调模型参数，实现对实验数据的故障诊断。本发明专利技术能同时提取机电伺服系统多传感器信号的局部空间特征和全局时序特征，自适应融合多传感器信号特征。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机电伺服系统故障诊断，尤其涉及一种基于仿真驱动和子域适应的机电伺服系统故障诊断方法。

技术介绍

1、机电伺服系统是机械、电气、电子技术相互作用的复杂控制系统，是一种重要的电传飞控作动器，在航空航天领域中得到了广泛的关注和应用。由于长期工作在变负载、变转速等工况复杂的工作环境中，容易发生故障，而一旦发生故障，就可能导致严重的后果，甚至危及飞行器和乘员的安全。总之，机电伺服系统的安全性和可靠性决定了飞行器运行的安全性和可靠性。因此，开展故障诊断方法研究，实现机电伺服系统故障的自动识别，对于保证机电伺服系统的安全性和可靠性具有重要意义。

2、深度学习强大的特征提取能力和非线性表征能力，使其在故障诊断领域得到了广泛的应用。例如卷积神经网络(cnn)在处理图像数据时具有较强的空间特征提取能力；循环神经网络(rnn)、长时间记忆单元(lstm)和门控循环单元(gru)在处理序列数据时具有较强的记忆能力和上下文依赖关系的捕捉能力。但是深度学习方法需要大量的数据来训练模型，如果训练样本少，会严重影响模型的诊断率。然而在实际中，机电伺服系统故障实验本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于仿真驱动和子域适应的机电伺服系统故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于仿真驱动和子域适应的机电伺服系统故障诊断方法，其特征在于，步骤S1中，通过模块化建模策略将机电伺服系统划分为永磁同步电机、行星滚柱丝杠、控制器、驱动器和弹簧负载五个模块，并对五个模块分别进行数学建模，并在simulink中完成设计，最后将所有模块按照逻辑关系连接得到机电伺服系统仿真模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于仿真驱动和子域适应的机电伺服系统故障诊断方法，其特征在于，永磁同步电机建模包括三相定子电压方程、电磁转矩方程和电机机械运动方程三部...

【技术特征摘要】

1.一种基于仿真驱动和子域适应的机电伺服系统故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于仿真驱动和子域适应的机电伺服系统故障诊断方法，其特征在于，步骤s1中，通过模块化建模策略将机电伺服系统划分为永磁同步电机、行星滚柱丝杠、控制器、驱动器和弹簧负载五个模块，并对五个模块分别进行数学建模，并在simulink中完成设计，最后将所有模块按照逻辑关系连接得到机电伺服系统仿真模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于仿真驱动和子域适应的机电伺服系统故障诊断方法，其特征在于，永磁同步电机建模包括三相定子电压方程、电磁转矩方程和电机机械运动方...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭朝琴，李奇聪，隗靖昆，陈娟，马纪明，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：