转台故障诊断系统研究

发布时间：2020-04-01 20:18

【摘要】： 转台是一种复杂的高精度机电测试设备,是保障惯导系统地面测试及仿真试验的关键设备。为了保证转台能长期稳定可靠地运行,对其进行故障诊断技术的研究尤为重要。 本文利用小波理论在信号时—频域分析中的优越性,和T-S模糊神经网络的万能逼近能力,针对转台故障底事件与故障特征信号之间复杂的非线性映射关系,提出了基于减聚类和T-S模糊神经网络的转台故障诊断系统。通过实验验证,取得较好的效果。 首先,针对以旋转变压器和感应同步器作为测角元件的转台中常见的故障,本章将其细分为软件故障、测角系统故障、通讯系统故障、控制电路故障和转台台体故障等共五大类故障,分别建立了各分系统的故障树,在此基础上分析得到了故障底事件,并最终建立了转台系统故障与相应故障特征信号表。 其次,利用小波分析理论,完成了信号奇异值检验和消除高频噪声,进行了仿真实验;并针对工频信号的干扰,利用切比雪夫最佳一致逼近理论设计了FIR陷波器。 最后,系统地介绍了T-S型模糊神经网络及其学习算法,并将其应用于转台的故障诊断中。以清晰数值形式表述专家的诊断经验,然后在减聚类算法中引入权值因子的概念,获得简约规则表;接着利用抗噪声训练方法训练网络,使其能够克服一定幅值内的噪声干扰;最后利用含噪声的数据和测试数据分别试验。 试验结果表明:该方法能有效减少诊断规则的数目,准确地实现故障识别,对噪声的容错能力强,有很强的工程实用性。
【图文】：

障和执行器故障五大部分。软件故障有无法进入工作状态、控制算法故死机；测角系统故障包括粗精耦合错误、测角死机、前放有毛刺和传感控制器故障分为数模转换故障、功放故障和开关量故障；通讯系统故障反馈通讯故障和转台与上位机通讯故障；执行器故障又分为电机故障和源异常。据此，建立转台的故障诊断树如图 2-4所示。

- 13 -图 2-6 转台执行器的故障树（有刷电机） 图 2-7 转台控制器的故障 转台系统故障决策表的建立根据对转台系统的深入分析和现场调试，针对各种不同故障底事件进行，并综合以往转台维修中总结的经验，归纳了多种故障底事件的故障因故障因素深入分析之后，需要对转台系统故障的特征信号进行选取，，而选取的好坏会直接影响到故障诊断的效率。但是，对于实际的故障诊合理地选取特征信号是一个比较困难的问题。而模糊神经网络对特征信要求并不苛刻，因为选取较多特征信号的代价只是增加约简计算的复杂键的信号将保留到最后的约简结果中。选取比较多的与转台系统诊断有信号，可以充分剔除特征信号的冗余。论文选取电机温度、电机电流、
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TH165.3

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本文编号：2610906