基于键合图模型的复杂机电系统故障诊断方法研究

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1、西北工业大学博士学位论文（学位研究生）题目：基于键合图模型的复杂机电系统故障诊断方法研究作者：黄磊学科专业：机械电子工程指导教师：史仪凯2015年3月ResearchonBondGraphModelBasedFaultDiagnosisMethodforComplexMechatronicsSystemByHuangLeiUndertheSupervisionofProfessorShiYi-kaiADissertationSubmittedtoNorthwesternPolytechnicalUniversityInpartial

2、fulfillmentoftherequirementForthedegreeofDoctorofMechatronicsEngineeringXi’anP.R.ChinaMarch2015摘要摘要复杂机电系统由结构形式各异的多能量领域子系统耦合而成，针对复杂机电系统的状态监控和故障诊断是工程领域的研究重点。基于模型的故障诊断方法可充分发掘系统模型反映的深层次信息，不需系统历史操作状态数据的支撑就可表现出优异的在线诊断性能，其是保持复杂机电系统持续高稳定性运转的优选方案之一。构建针对复杂机电系统的基于模型诊断方案的难点在于，系统结构

3、的复杂性使模型建立比较困难，多能量领域的耦合造成识别出的模型参数不够精确，参数不确定性使在线生成的系统残差不能正确反映系统的运行状态，混合系统模式转换带来的误诊和漏诊问题等。本文针对复杂机电系统诊断方法中涉及的系统模型搭建、系统参数识别、系统在线残差、混合系统自适应诊断阈值、故障可诊断可隔离性等方面做了系统性研究。论文主要研究工作和创新点包括以下几个方面：以键合图方法为工具为复杂机电系统建模，对综合有机械、电气和液压的自动控制车辆转向系统进行了建模，分析系统结构特点和能量传递规律，对模型进行增广和因果关系标注；在常规键合图模型的基础

4、上，将混合系统模式转换的动力学特性映射于键合图模型中，推导解析冗余关系，获得模型方程。提出一种新型的参数辨识网络，根据参数辨识的特点对BP辨识网络进行了改造，以最小二乘法辨识结果作为网络训练的初值，采用变速训练方法对网络权值进行训练。运用模块化建模思想为车辆转向系统建立模型，并推导模型方程，将最小二乘法初次辨识结果作为网络训练初值，使用提出的辨识算法辨识模型中六个关键参数，用改进的参数辨识网络进行二次辨识，实验结果表明辨识网络算法可靠有效。搭建连续系统诊断模型，从中推导出的解析冗余关系(ARRs)为一组包含观测变量的等式，包含有判断

5、系统运行状态的必要信息，对动力学系统的故障诊断非常有效。本文研究的故障类型为参数跃变型故障，即针对系统内部元器件参数在较短时间段内发生的参数跃变，且假定为同时点的单故障源。经系统正常运行实验确定了诊断阈值，在远程自动控制车辆上进行了连续系统故障诊断实验，试验中引入三个模拟故障，对故障诊断效果进行了分析，验证了提出的故障诊断系统和算法的可行性。提出混合系统模式转换自适应阈值，依据混合系统动力学模型，研究混合系统故障诊断中误诊和漏诊问题的产生，及常规解决方案的不足之处，并提出新的解决方案；根据对系统参数不确定性的估计，以及对系统残差各部

6、分的影响，运用线性分式变换构造模式转换自适应阈值；建立了GARRs、系统残差和模式转换自适应阈值算法，以及模式转换故障特征矩阵和混合系统故障诊断方案；搭建混合系统仿真电路和键合图诊断模I西北工业大学博士学位论文型，对混合系统诊断架构进行仿真实验，分析实验结果，初步验证所提出的模式转换自适应阈值的可行性。改造无线远程自动控制车辆转向系统，使其具有混合系统动力学特性，作为混合系统故障诊断实验平台使用；建立了混合系统的键合图模型，推导GARRs，构建模式转换自适应阈值并分析MD-FSM，进行混合系统故障可检测性和可隔离性分析；在混合系统实

7、验平台进行实际系统的故障诊断实验，通过非破坏性方法引入故障，分析在不同模式下的故障诊断性能；验证了所提出混合系统诊断架构在实际系统中的诊断效果。实验结果表明，依据混合系统故障诊断理论分析搭建的诊断系统架构，在实际系统中的诊断性能与理论分析一致，故障在各模式下的诊断结果与MD-FSM分析一致，达到了设计目标，为复杂机电系统诊断架构的设计开发提供了完整的解决方案和成熟的设计流程。本文研究内容得到国家自然科学基金（51105316）、西北工业大学基础研究基金（NPU-FFR-JCY20130118）的资助。关键词：混合系统，复杂机电系统，

8、故障诊断，解析冗余关系，自适应阈值，模型，键合图IIAbstractAbstractComplexmechatronicssystemsarecoupledtogetherbymulti-form-structuredsubsyste