基于折疊式高空作業(yè)車控制系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代控制系統(tǒng)越來越復(fù)雜化、大型化,系統(tǒng)各個部位的可靠性要求也越來越高,而故障出現(xiàn)的可能性也隨之增大。對于大型的復(fù)雜控制系統(tǒng),如果發(fā)生故障將嚴(yán)重影響到人的生命和財產(chǎn)安全,帶來不可估量的損失。所以必須確保系統(tǒng)的可靠性和安全性,該問題已經(jīng)引起了廣泛的關(guān)注。
　　高空作業(yè)車是用來運送工作人員和使用器材到達(dá)指定現(xiàn)場,進(jìn)行高空作業(yè)的專用汽車。目前廣泛應(yīng)用各種生產(chǎn)生活中的高空作業(yè)領(lǐng)域,是新興的技術(shù)產(chǎn)業(yè),有著廣闊的發(fā)展前景。在當(dāng)前科技的迅猛發(fā)

2、展下,現(xiàn)代社會生產(chǎn)生活中對高空作業(yè)車的作業(yè)效率和安全性等方面的要求越來越高,高空作業(yè)車的設(shè)計制造也不斷向著高精度和輕質(zhì)化的方向發(fā)展。然而,高空作業(yè)車控制系統(tǒng)作為高空作業(yè)車的“大腦”,其閉環(huán)非線性、多輸入多輸出控制系統(tǒng)的特點決定了其非線性、復(fù)雜性、不確定性、資源有限的特征,這就導(dǎo)致了在控制系統(tǒng)故障診斷時的魯棒性、很少的先驗知識以及誤診漏診等困難。而且,在以往的研究中,都是將高空作業(yè)車的作業(yè)臂作為剛性系統(tǒng)來處理,并沒有考慮臂架的柔性變形對作

3、業(yè)性能的影響,但這在故障診斷的過程中是一個無法回避的問題。
　　本文首先在考慮了柔性作業(yè)臂剛體運動和彈性變形之間的耦合影響的情況下,利用拉格朗日原理推導(dǎo)折疊式高空作業(yè)車臂架的非線性動力學(xué)方程,高空作業(yè)車的柔性臂架系統(tǒng)因為建模以及測量的不準(zhǔn)確性,還有外部的擾動與負(fù)載變化的影響,要得到完整而精確的運動模型是非常困難的,用一般的控制方法進(jìn)行控制的話,將會產(chǎn)生一定的作業(yè)臂定位誤差。本文中以混合控制的方法來解決柔性工作臂非線性系統(tǒng)的控制難題

4、。使柔性臂架系統(tǒng)的控制系統(tǒng)在負(fù)載等不確定因素變化時仍能快速、準(zhǔn)確地跟蹤期望軌跡。在其控制系統(tǒng)解析模型的基礎(chǔ)上,使用狀態(tài)估計的方法對其進(jìn)行故障診斷。因為高空作業(yè)車控制系統(tǒng)的非線性、不確定性、強(qiáng)耦合性和資源有限性的特點,傳統(tǒng)的觀測器無法對其狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確跟蹤,降低了故障診斷的準(zhǔn)確性和魯棒性。支持向量機(jī)以結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化為原則,在處理非線性、小樣本高維數(shù)的問題時能取得很好的效果,是近年來統(tǒng)計學(xué)理論中最熱門的一種學(xué)習(xí)算法。最小二乘支持向量機(jī)( le

5、astsquares support vector machines, LS-SVM)以最小二乘算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)支持向量機(jī)中的所用的二次規(guī)劃算法來作為損失函數(shù),可以很好的進(jìn)行函數(shù)估計與分類。LS-SVM的能夠解決大尺度問題,推廣性也很好,但這會降低支持向量機(jī)解的魯棒性。本文中利用加權(quán)支持向量機(jī)進(jìn)行觀測器的設(shè)計,通過對權(quán)值的動態(tài)調(diào)整,使得該觀測器在各種復(fù)雜環(huán)境下都能對其狀態(tài)有效跟蹤,由狀態(tài)估計值與系統(tǒng)測量值之間得出殘差,分析殘差提取故障特征,