基于迭代学习方法的故障诊断研究

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1、分类号密级硕士学位论文题目:基于迭代学习方法的故障诊断研究英文并列题目:ResearchofFaultDiagnosisbasedonIterativeLearningAlgorithm研究生:陈大朋专业:控制科学与工程研究方向:控制理论与控制工程导师:陶洪峰副教授指导小组成员:学位授予日期:2016.6答辩委员会主席:杨慧中江南大学地址:无锡市蠡湖大道1800号二○一六年六月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究王作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加W标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人己经发表

2、或撰写过的研究成果,也不包含本人为获得江南一大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名:日期:>6年^月日/碎明|关于论文使用授巧的说明本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定:江南大学有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被査阅和借阅,可!^将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可W采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文,…致并且本人电子文挡的内容和纸质论文

3、的内容相。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。签名:陈、木雌导师签名:荀《啤日期:年6月r日摘要摘要故障诊断技术作为控制系统安全运行的重要保障,一直是国内外专家学者的研究热点,历经数十年的发展,已形成分支众多的综合性学科.基于解析模型的方法是故障诊断学科的主要研究课题之一,该方法把物理系统数学模型作为诊断工具,具有逻辑清晰,诊断精度高等特点.将迭代学习算法和观测器理论结合构造故障诊断滤波器是一种新兴的基于解析模型的故障诊断方法,可以把迭代学习算法结构简单,估计精度高的优点运用到故障估计中,为故障诊断研究提供了新的思路.本文

4、主要研究内容如下:1.对于一类执行器和输出传感器存在未知故障的非线性系统,提出一种基于滤波器的故障重构方法.为使得诊断算法同时适用于执行器和传感器故障,利用系统输出构造新的状态方程并以此对系统作等效的扩展变换,将原系统输出端非线性项和故障转换到扩展系统的状态方程中,再针对扩展系统的执行器故障设计故障诊断滤波器,采用迭代学习调节算法在优化时域内反复更新虚拟故障参数,使之逼近系统实际故障,从而达到故障检测和估计的目的,并且对于不同类型的故障具有一定的适应性.最后,通过仿真实验表明算法对执行器和传感器故障均有较好估计效果.2.对一类带有执行器故障和

5、不确定扰动的线性离散系统,提出一种带有初值预估的离散迭代学习故障诊断滤波器,将传统算法采样时间和迭代批次进行调换,使诊断滤波器可以按采样顺序逐点诊断出故障,并在此基础上提出一种基于滑动平均滤波原理的虚拟故障初值预估算法,在诊断前利用采样点之前已估计出的故障信息对该点故障进行预测估计,并将其作为虚拟故障初值带入该点的诊断过程中,仿真实验证明故障初值预估算法可以有效减少迭代次数,提高故障诊断效率.3.针对一类含执行器故障和检测扰动的非均匀输出采样系统,提出一种基于迭代学习滤波器的故障诊断算法.首先利用积分中值定理对实际故障函数进行变换得到等效故障

6、模型,再将输出序列采样保持得到变时滞形式的连续输出信号,进而设计带有虚拟故障的故障诊断滤波器对变换系统进行故障估计,滤波器采用迭代学习调节算法反复更新虚拟故障参数,使之逼近系统的等效故障模型,从而达到故障检测和自适应估计的目的.最后,在机电控制系统模型上对不同类型的故障进行仿真实验,验证了算法对非均匀采样系统诊断的有效性.关键词:故障诊断;迭代学习;虚拟故障;系统扩展;初值预估;非均匀采样IAbstractAbstractAsanimportantguaranteeforthesafetyofcontrolsystems,faultdiagn

7、osistechnologyhasbeenapopularresearchtopicforexpertsandscholarsathomeandabroad,andithasformedacomprehensivedisciplinewithnumerousbranchesafterdecadesofdevelopment.Model-basedapproachisoneofthemajorresearchsubjectinfaultdiagnosis,ithasthefeaturesofclearlogicandhighdiagnostic

8、accuracybecausethemathematicalmodelofthesystemisusedasitsdiagnostictool.Itisanewme

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