Leakage Faults Detection and Isolation for Electro-hvdraulic Servo Svstem

电液伺服系统的泄漏故障具有普遍性、缓变性和多样性,此类故障的诊断意义十分重大,但诊断过程极为困难.针对泄漏故障的识别与分类问题,提出一种基于鲁棒残差的支持向量机诊断方法.在考虑系统未知输入的前提下,设计系统的线性鲁棒观测器,计算系统的鲁棒残差,发现残差可以有效识别泄漏故障,但却不能正确区分泄漏形式.由于位移、压力也含有丰富的故障信息,于是提取残差、位移、压力的波形指标和压力的峭度指标,作为支持向量机的输入,用于系统的泄漏故障分类.分类结果表明:该方法不仅可以确定系统是否发生了泄漏,而且可以判定系统发生了哪种泄漏.     

神经网络在液压系统典型故障诊断中的应用

针对液压系统中的一种典型故障——油缸泄漏的故障诊断,提出通过监测油缸压力信号,提取时域组合特征并利用神经网络作为故障分类器的诊断方法。该诊断方法首先提取了油缸压力信号的时域组合特征作为特征向量,然后输入到神经网络分类器中进行故障的识别和分类。实验结果表明:该诊断方法能有效识别无泄漏、轻微泄漏、严重泄漏的3种状态,是液压系统故障诊断行之有效的方法。     

基于支持向量机的火车滚轴故障诊断

火车故障的60%都是由于滚轴问题引起的,现在的诊断方法都是基于知识的,但故障样本的不足从一定程度上制约了基于知识的方法在实际中的应用,针对这一问题,利用支持向量机在小样本情况下具有较强分类能力的特点,本文提出了一种基于支持向量机的滚轴故障诊断方法.该方法采用小波变换对齿轮的震动信号进行处理来构造特征向量,然后输入到支持向量机分类器中进行模式识别.     

基于最小二乘支持向量机建模的电液伺服系统故障检测方法

基于最小二乘支持向量机建模的方法,研究了电液伺服系统的故障检测问题.介绍了基于最小二乘支持向量机进行建模的基本原理,分析了电液伺服系统所存在的非线性和故障模式,给出了基于最小二乘支持向量机建模进行故障检测的方法,试验结果表明,由支持向量机模型预测输出与实际输出相比较所形成的残差,能够准确地反映故障发生与否的情况;同时,与神经网络方法和普通的支持向量机方法相比,最小二乘支持向量机方法更适合工程应用,效果更好.     

基于近似熵与支持向量机的异步电机故障诊断研究

针对异步电机故障发生率高、故障类别难以有效识别的问题,提出一种基于近似熵与支持向量机的故障诊断方法。通过构造故障再现试验,分别测取4种不同状态类别的多测点振动信号样本。利用近似熵算法计算其近似熵样本值,得到4种不同状态类别的近似熵故障特征向量。结合支持向量机算法,构建支持向量机分类模型。近似熵特征量被划分为训练样本和测试样本,经验证其故障诊断准确率达97.5%,改进BP神经网络诊断方法的准确率为92.5%,结果表明：近似熵结合支持向量机方法具有更高的诊断精度。     

基于支持向量机的非线性系统内模控制

提出了基于回归型支持向量机的非线性系统内部模型和逆模型的辨识建模方法,在此基础上,提出了基于回归型支持向量机的非线性系统内模控制的方法。仿真试验结果表明:采用回归型支持向量机建立的非线性系统内部模型和逆模型都具有很高的建模精度和较强的泛化能力,基于回归型支持向量机的内模控制算法对非线性系统具有良好的控制性能、较强的抗干扰能力和鲁棒性能。     

基于FFT与CS-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号强噪声背景和非线性等特点,为精确识别滚动轴承的故障特征频率并精准分类,提出了一种基于Hanning窗插值快速傅里叶变换并利用布谷鸟算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断新方法。采用Hanning窗对得到的频域信号进行加窗处理并求得样本特征的均方根特征值;经过布谷鸟算法优化后的支持向量机(CS-SVM)对样本数据进行故障诊断分类。通过凯斯西储大学的轴承故障振动信号数据进行的实验,验证了该混合智能诊断方法的有效性和优势,结果表明:所提出的方法可以对轴承故障准确进行分类。     

基于小波包和支持向量机的滚动轴承故障模式识别

为了解决对故障轴承的特征提取和故障特征准确分类问题,提出了应用小波包变换和支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法.小波包变换具有良好的时-频局部化特征,非常适于对瞬态或时变信号进行特征提取.而支持向量机可完成模式识别和非线性回归.利用上述原理根据轴承振动信号的频域变化特征,采用小波包变换对其提取频域能量特征向量,然后利用建立的支持向量机多故障分类器完成滚动轴承故障模式的识别.试验结果表明,支持向量机可以有效、准确地识别轴承的故障模式,为轴承故障诊断向智能化发展提供了新的途径.     

基于小波去噪和最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承故障,提出了基于相关原则优化阈值的小波去噪和最小二乘支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法,采用相关原则优化阀值的小波对轴承早期故障特征进行提取,运用能量-特征法提取出信号特征,然后利用最小二乘支持向量机多分类算法进行故障类型的识别。实验与仿真结果表明:基于相关原则优化阈值的小波变换和最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法能有效地诊断出滚动轴承的典型故障。     

RS-CS-SVM在电液伺服系统故障诊断中的应用

针对电液伺服系统故障数据冗杂、非线性以及多样性等问题,提出了一种基于Rough Set(RS)和Cuckoo Search(CS)算法优化的Support Vector Machine(SVM)的故障诊断方法。该方法通过AMESim仿真软件对穿戴式康复训练机器人电液伺服系统进行建模,并提取故障特征量;利用粗糙集把故障特征量的冗余信息剔除,再利用布谷鸟算法优化进行向量机参数的选取,将优化处理后的故障数据作为样本输入支持向量机,实现故障诊断和分类。通过将该方法与其他几种优化支持向量机方法相比较,这种方法对于电液伺服系统故障数据冗杂、非线性及较差的故障分类具有很好的诊断功能,且其诊断正确率较高以及诊断时间大大缩短。     

自动精密校直机数控系统的研制与开发

研制开发STAR-07Y型电液伺服自动精密校直机数控系统.提出STAR-07Y自动精密校直机数控系统结构方案;设计检测零件弯曲量的高速高精密检测系统;在解决电液伺服压头的"零漂"问题的基础上,设计电液伺服压头的精密位移行程控制系统;采用"盲压"的方法实现工件的精密校直.     

动压缸电液伺服压力系统自适应反步双滑模控制

给出了轨道路基测试装置液压原理图、动压缸电液伺服压力系统数学模型和AMESim模型。将动压缸电液伺服压力系统拆分为动压缸位移子系统和动压缸输出压力子系统两部分,在此基础上,设计了一种自适应反步滑模控制方法:采用双滑模结构,分别构造动压缸位移子系统滑模自适应控制和动压缸输出压力子系统反步滑模自适应控制,给出了不确定参数的自适应律,并对该方法的稳定性进行了证明。最后将该方法作用于动压缸电液伺服压力系统AMESim模型上,仿真结果表明:该方法不仅可以有效地估计系统中参数,实现对目标期望变量精确地跟踪,具有比积分滑模自适应控制(ISAC)更好的控制性能和跟踪性能;而且可以有效地减小参数不确定性对跟踪性能的影响,具有较好的鲁棒性能。     

电液伺服阀污染磨损加速退化试验设计

以双喷嘴挡板式电液伺服阀为研究对象,分别对电液伺服阀磨损机制与Omega寿命理论进行了分析,并针对该试验设计了电液伺服阀污染磨损试验系统。通过对电液伺服阀进行预试验,确定试验的敏感应力为油液的污染度,试验的性能退化参数为压力增益与内泄漏量。通过对预试验结果进行分析,得出试验的应力水平、应力施加方式和压力增益与内泄漏量两个性能退化参数的退化模型。结合以上分析结果,最终给出了电液伺服阀污染磨损步进应力加速退化试验的试验方法。该方法的提出可有效的缩短试验时间,为电液伺服阀安全、可靠运行提供保障,并对提高电液伺服阀可靠性,完善其性能具有一定的指导意义。     

线性摩擦焊机施力系统压力响应动态仿真

为研究线性摩擦焊机电液伺服施力系统对滑台压力的闭环控制特性,根据输入输出各变量之间的关系推导出电液伺服施力系统相对于压力信号的闭环传递函数,再根据该数学模型建立起系统的仿真模型并实施仿真.为验证建模与仿真的可信度,对电液伺服施力系统进行了闭环控制下的压力频率特性试验,并重点分析了系统压力对压力闭环响应特性的影响.结果表明,数值仿真与试验结果基本吻合;电液伺服施力系统相对于闭环压力为二阶惯性加一阶微分环节,系统工作频宽较大,稳定性较好;提高系统压力可改善压力闭环动态响应特性.

Abstract：

In order to study the closed-loop control qualities of the electro-hydraulic servo load system of the linear friction welding machine on the slipway pressure, closed-loop transfer function of the pressure for the electro-hydraulic servo load system was established according to the relationship between input and output variables, a simulation model was established according to the transfer function and the simulation was carried out. In order to validate reliability of the simulation result, a frequency characteristics experiment of pressure was implemented under closed-loop control, and the system pressure's affect on the pressure's closed-loop response characteristics was specially analyzed. The results show as follows, the emulational and experimental results are anastomosing; the electro-hydraulic servo load system is a second-order inertial & first-order differential link for closed-loop pressure control, the system frequency width is large, and the system stability is high; pressure s closed-loop dynamic response characteristics can be improved by promoting the system pressure.     

一种节能非线性电液伺服系统双层模糊控制方法研究

为了降低电液伺服阀控制系统能量损失,设计了双层模糊控制器,并对电液伺服系统能量进行仿真验证。分析了电液伺服阀模型简图,建立了电液伺服阀动力学模型,推导出比例溢流阀的开启压力与泵压的关系方程式。设计变论域双层模糊控制方法,分别对电液伺服系统负载反馈和输出误差反馈进行在线调节,通过MATLAB软件对控制系统节能效果进行仿真验证,并且与传统PID控制方法进行对比和分析。结果表明:采用传统PID控制方法的电液伺服系统输出误差较大、能量损失较多;采用双层模糊控制方法的电液伺服系统输出误差较小、能量损失较少。采用双层模糊控制方法,能够提高非线性电液伺服系统输出精度,从而有效减小了控制系统的能量损失。     

基于鲁棒线性逼近的电液伺服系统精确位置控制研究

通过对非线性时不变系统进行分析,提出了一种鲁棒线性逼近的电液伺服系统精确位置控制方法。基于电液伺服控制系统的模型,得到了其非线性动力学方程。在此基础上设计了鲁棒H∞方法,并引入图解法和整体凸映射方法求解控制器的模型,用于电液伺服系统的位置控制;通过分析非线性时不变系统,找出线性化误差出现的起因;在泰勒级数展开式的基础上,对减小线性化误差的方法进行了研究;联合图解法以及整体凸映射方法,从构造多面体和构造网格的角度出发,研究线性化不确定度问题,用于减小线性化误差。实验结果表明:所提方法对位置控制的性能较好,超调量较小、调节速度较快、准确度较高。     

基于自抗扰控制的直驱电液伺服系统仿真研究

针对直驱式电液伺服系统中存在的非线性特性和外部扰动导致系统流量供给不平衡问题,基于自抗扰控制理论,提出一种基于三阶线性自抗扰控制的液压缸位置控制方法,实现直驱式电液伺服系统电机转速与液压缸位置的闭环控制。同时针对传统系统建模不精确导致控制效果差的问题,在理论分析的基础上,结合电液伺服系统的性能和实际工况,基于AMESim建立直驱式伺服液压系统仿真模型。通过建立AMESim和Simulink的联合仿真模型,验证控制器的有效性。结果表明：该控制策略可以有效消除由于流量供给不平衡导致的液压缸在换向运动时出现位移波动,液压缸位移的平均绝对百分比误差为4.4%,较好地实现位置跟踪。在外负载扰动的情况下,系统具有较强的抗干扰能力,从而保证系统的稳定性。     

基于深度神经网络的电液伺服泵控系统健康评估研究

电液伺服泵控系统具备功重比高、响应快等优点,在多领域得到广泛应用,但如何针对该系统开展更有效健康评估,进一步保障系统的安全性和可靠性成为必须面对的问题。按照明确原理、建立数学模型、建立仿真模型、仿真分析的思路针对健康评估方法开展研究,提出油液体积含气量、气隙磁密、泄漏系数3个健康评估指标并确定阈值,构建了LGA（LSTM-GRNN-ANN）深度神经网络健康评估方法并进行仿真分析,结果显示该方法准确率约为97.48%,比LSTM、GRNN健康评估方法具有更高的准确率,为继续深入开展电液伺服泵控系统健康评估的研究提供了理论支持。     

非线性模型在液压伺服系统典型故障诊断中的应用

根据故障诊断系统的特点,采用非线性理论对液压伺服系统进行了故障诊断研究.建立了液压伺服系统的非线性数学模型,仿真计算了液压缸连杆速度曲线、压力曲线和阀芯位移曲线,并成功诊断了液压伺服系统的失压故障和混入气、水后所产生的故障.     

基于最大似然估计算法的电液比例伺服系统参数估计

为了确保比例伺服系统性能可靠,必须监测电液比例伺服系统的临界参数,以判断故障是否会出现。利用最大似然估计方法对系统进行参数估计,获得临界参数的概率分布,从而提高了整个系统的动、静态特性。