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基于多级观测器的液压伺服系统自适应故障检测与隔离

发布时间:2023-01-14 16:13
  针对传统的基于固定阈值的故障检测及诊断方法虚警率高,无法有效实现液压伺服系统的故障检测与隔离,提出了一套基于多级观测器的液压伺服系统自适应故障检测与隔离方法。首先,采用第1级RBF网络作为液压伺服系统观测器,通过比较观测器估计输出值与实际系统输出得到残差信号。其次,采用第2级RBF神经网络产生自适应阈值,实现了液压伺服系统自适应故障检测。最后,采用小波包分析提取残差信号特征,利用第3级RBF神经网络实现系统的典型故障隔离。实验结果表明,利用多级观测器模型能够有效实现液压伺服系统的自适应故障检测及隔离。 

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

基于多级观测器的液压伺服系统自适应故障检测与隔离


液压伺服系统组成原理图

基于多级观测器的液压伺服系统自适应故障检测与隔离


液压伺服系统自适应故障检测与隔离原理图

基于多级观测器的液压伺服系统自适应故障检测与隔离


RBF神经网络结构组成

【参考文献】:
期刊论文
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硕士论文
[1]基于RBF神经网络序贯学习算法的单神经元PID控制[D]. 李草苍.西南交通大学 2014
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本文编号:3730721

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