基于关联向量机的气动执行器故障诊断算法研究

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1、分类号密级（公开）UDC学位论文题目：基于关联向量机的气动执行器故障诊断算法研究研究生姓名：王茹学科专业名称：控制理论与控制工程研究方向：气动执行器故障诊断论文类型：基础研究申请学位：工学硕士指导教师姓名：田丰冯志刚指导教师职称：教授副教授指导教师单位：沈阳航空航天大学论文提交日期：2015年01月06日论文答辩日期：2015年03月10日沈阳航空航天大学2015年03月SHENYANGAEROSPACEUNIVERSITYTHESISFORMASTER’SDEGREEPneumaticActuatorFaultDiagnosisBasedonRelev

2、anceVectorMachineCandidate：RuWangSupervisor：FengTianandZhigangFengSpecialty:ControltheoryandcontrolengineeringDate:March2015沈阳航空航天大学硕士学位论文摘要执行器作为工业生产的执行终端，直接关系到生产过程的安全性与可靠性，一旦执行器发生故障，将给生产过程带来巨大损失。气动执行器由于其结构简单、维护方便、无污染等特点优于液动执行器和电动执行器，被广泛应用于工业生产等自动化领域中。自确认气动执行器不仅能够实现故障的自检测和自诊断，而且可

3、以给出表征自身实时工作状态的参数，为了解决自确认气动执行器的故障自诊断问题，本文提出了一种基于关联向量(RVM)多回归和关联向量多分类机的自确认气动执行器故障诊断算法。该方法利用关联向量机多回归建立气动执行器的执行机构模型，将模型输出与实际输出比较，生成残差，并把此残差作为气动执行器的非线性故障特征向量。采用聚类方法构建了关联向量多分类机结构，把残差作为输入训练关联向量多分类机，诊断气动执行器故障类型。仿真数据来源于DABLib(Matlab-Simlink执行器模型库)仿真生成的数据，实际数据来源于卢布林糖厂的工业数据。为了验证所研究方法的有效性，将基

4、于关联向量机的一对一（OAO）分类、一对多（OAA）分类和二叉树分类三种方法进行比较，将基于关联向量机的气动执行器故障诊断方法和基于支持向量机的气动执行器故障诊断方法进行比较。结果表明基于RVM的气动执行器故障诊断克服了SVM选择核函数时受Mercer定理限制和样本增加时支持向量也随之增加，导致稀疏性变差等缺点，解决了执行器中的小样本、非线性问题。关键词：自确认气动执行器；故障诊断；关联向量机回归；关联向量机多分类；支持向量机I沈阳航空航天大学硕士学位论文AbstractAsanimportantexecutiveterminalsofindustria

5、lproduction,actuatorisdirectlyrelatedtothesafetyandreliabilityoftheproductionprocess.Oncetheactuatorisfaulted,itwillbringhugelossestotheproductionprocess.Pneumaticactuatorissuperiortothehydraulicactuatorsandelectricactuators,withitssimplestructure,convenientmaintenanceandnopollut

6、ion,andiswidelyusedinindustrialautomation.Self-validating(SEVA)pneumaticactuatornotonlycanrealizethefunctionofself-testandself-diagnosis,butalsocanprovidetheparametersoftheirownstate.Inordertosolvethefaultdiagnosisproblemofself-validatingpneumaticactuator,anpneumaticactuatorfault

7、diagnosisapproachbasedonrelevancevectormachine(RVM)regressionmodelingandrelevancevectormachine(RVM)multi-classifierisproposed.Themethodestablishesanactuatormodelofpneumaticactuatorsusingtherelevancevectormachine(RVM)multi-regression,andtheresidualsaregeneratedbycomparingtheoutput

8、ofthemodelsandtheactualself-validatingac