基于有源自回归模型与模糊C一均值聚类的挖掘机液压系统故障诊断

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1、第38卷第1期吉林大学学报(工学版)Vol.38No.l2008年1月JournalofJilinUniversity(EngineeringandTechnologyEdition)Jan.2008基于有源自回归模型与模糊C一均值聚类的挖掘机液压系统故障诊断贺湘宇，何清华(中南大学机电工程学院，长沙410083)摘要:为了提高挖掘机的可靠性水平和智能化程度，提出了基于有源自回归(ARX)模型与模糊C一均值(FCM)聚类的挖掘机液压系统故障诊断方法。该方法将故障诊断分成故障特征提取和故障分类两个部分。在故障特征提取中，针对已知故障和测试故障分别建立ARX模型，提取A

2、RX模型的自回归系数作为故障特征。在故障分类中，以FCM聚类作为故障分类器，将测试故障归入已知故障的某个分类中，判断系统的故障类型。仿真和实验结果表明，ARX模型与FCM聚类相结合的故障诊断方法能有效地应用于挖掘机液压系统。关键词:自动控制技术;故障诊断;有源自回归模型;模糊C一均值聚类;液压系统;挖掘机中图分类号:TP206.3;TU621文献标识码:A文章编号:1671-5497(2008)01-0183-05Faultdiagnosisforexcavatorhydraulicsystembasedonauto-regressivewithextrainput

3、smodelandfuzzyC-meansclusteringHeXiang-yu，HeQing-hua(CollegeofMechanicalandElectricalEngineering，CentralSouthUniversity，Changsha410083，China)Abstract:Inordertoimprovethereliabilityandintelligenceoftheexcavator,afaultdiagnosisapproachofitshydraulicsystembasedonanauto-regressivewithextra

4、inputs(ARX)modelandthefuzzyC-means(FCM)clusteringwasproposed.Thisapproachdoesfaultdiagnosisbytwosteps:faultfeatureextractionandfaultclassification.Inthefirststep，theARXmodelsareestablishedforknownfaultsandunknownfaults.Theauto-regressiveparametersextractedfromthemodelareregardedasthefa

5、ultfeature.Inthesecondstep，theFCMclusteringisusedasthefaultfeatureclassifiertoidentifyunknownfaults.Boththesimulationandexperimentresultsshowedthattheproposedfaultdiagnosisapproachcanbeeffectivelyappliedtotheexcavatorhydraulicsystem.Keywords:automaticcontroltechnology;faultdiagnosis;au

6、to-regressivewithextrainputs(ARX)model;fuzzyC-means(FCM)clustering;hydraulicsystem;excavatorARX模型是一种时间序列的分析方法，其模模型能深刻、集中地表达系统的运行规律[C,,21型参数凝聚了系统状态的重要信息，准确的ARX研究表明，ARX模型的自回归系数对故障状态变收稿日期:2007-01-28.基金项目:"863”国家高技术研究发展计划项目(2003AA430200}.作者简介:贺湘宇(1974一)，男，博士研究生.研究方向:工程机械故障诊断.E-mail:iarnhex

7、iangyu@yahoo.com.cn通讯联系人:何清华(1946一)，男，教授，博士生导师.研究方向:新型液压设备和特种机器人.E-mail:hqh@mail.scu.edu.cn万方数据184·吉林大学学报(工学版)第38卷1化规律反映最为敏感，用来分析系统故障状态变一一N一VN又e(t)z一_N1N(，(!，一，(!’“，’化十分有效[，，‘〕。FCM聚类由Bezdek于1981年提出，适用于模糊数据分类，是清晰C一均值(5)(HardC-means,HCM)聚类的推广['I.FCM聚为了求出参数B的最小二乘估计值，对VN类中，数据点之间的隶属关系是模糊的