数据驱动的民用电液联合舵机故障诊断研究
发布时间:2021-02-18 07:38
民用电液联合舵机(简称舵机)作为民用飞机的飞行控制系统的核心执行机构,其可靠性的高低直接影响到飞行控制系统乃至整架飞机的安全。舵机故障会导致飞机的控制效果变差进而影响飞机的飞行品质和安全,甚至造成重大飞行事故。因此,开展舵机的故障诊断研究具有重要的理论研究和工程价值。同时,由于舵机的运行符合间歇特性,对舵机的运行数据进行精确的子阶段划分和精细建模有助于显著提升舵机的故障诊断的整体性能。论文首次提出了一种基于移动窗口多维信息增量矩阵(MWMIIM)的故障诊断方法,主要完成了以下四个方面的工作:首先,结合信息增量矩阵(IIM)的基本理论知识描述,指出了当前主成分分析(PCA)算法在实际应用中存在的不足,分析了信息增量矩阵算法的优点,即计算效率更高,物理解释更直观,数据解释更合理。其次,面向工程应用需求,深入研究舵机的批次数据不等长及运行轨迹不同步的问题。为解决此问题,提出了将划窗技术与多维信息增量矩阵算法进行融合,直接利用舵机历史运行数据的变量相关性的变化对舵机单批次数据进行子阶段划分,子阶段划分结果出来后进行区域划分。之后根据不同区域的不同数据特性,进而在各个区域进行精细建模以获得精确的...
【文章来源】:中国民航大学天津市
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状与发展趋势
1.2.1 航空界
1.2.2 学术界
1.3 论文的主要研究内容
第二章 算法基础
2.1 主成分分析(PCA)算法
2.2 信息增量矩阵(IIM)算法
2.3 本章小结
第三章 基于移动窗口多维信息增量矩阵的间歇过程建模
3.1 移动窗口多维信息增量矩阵算法(MWMIIM)基本原理
3.2 基于移动窗口多维信息增量矩阵的间歇过程子阶段划分
3.2.1 数据预处理
3.2.2 基于MWMIIM的不等长批次子阶段划分
3.2.3 针对MWMIIM算法阶段划分参数的讨论
3.2.4 对阶段转换的变量贡献率的识别
3.3 基于移动窗口多维信息增量矩阵的子阶段精细建模
3.3.1 公共区域精细建模过程
3.3.2 转换区域精细建模过程
3.3.3 结束区域精细建模过程
3.4 本章小结
第四章 基于移动窗口多维信息增量矩阵的间歇过程监控
4.1 基于移动窗口多维信息增量矩阵算法的间歇过程在线监控
4.1.1 公共区域在线监控过程
4.1.2 转换区域在线监控过程
4.1.3 结束区域在线监控过程
4.2 基于移动窗口多维信息增量矩阵的故障诊断及故障贡献率分析
4.3 基于移动窗口多维信息增量矩阵算法仿真实验
4.3.1 仿真实验设计
4.3.2 基于MWMIIM的不等长批次子阶段划分仿真实验
4.3.3 基于MWMIIM的在线监控及故障诊断仿真实验
4.4 本章小结
第五章 实验评估及其分析
5.1 舵机实验平台原理介绍及实验设置
5.2 基于舵机实验平台的实验验证
5.2.1 正弦电流控制下的舵机故障监控与诊断实验
5.2.2 方波电流控制下的舵机故障监控与诊断实验
5.3 齿轮箱实验平台原理介绍及实验设置
5.4 基于齿轮箱实验平台的实验验证
5.4.1 正常状态下的齿轮箱的在线监控实验
5.4.2 故障状态下的齿轮箱的故障监控与诊断实验
5.5 本章小结
总结与展望
致谢
参考文献
作者简介
【参考文献】:
期刊论文
[1]一种基于SVDD和PCA的风机故障诊断方法[J]. 郑楠,于广亮,刘娟楠,胡晓菁,李文辉,王勇. 自动化技术与应用. 2019(11)
[2]基于PCA-SVM的轴承故障诊断研究[J]. 吉敏. 电子设计工程. 2019(17)
[3]数字化电动舵机测控系统设计[J]. 朱璐,宋志强,刘伟. 现代防御技术. 2019(04)
[4]一种高可靠多舵机控制系统设计[J]. 马维华,赵怀林,祝波,朱纪洪. 电力电子技术. 2019(07)
[5]双旋永磁同步电动舵机建模与仿真研究[J]. 李浩,贾方秀,周强,张天宇. 兵器装备工程学报. 2019(06)
[6]基于PCA的人脸识别系统的设计与改进[J]. 李梦潇,姚仕元. 计算机科学. 2019(S1)
[7]压电舵机动态迟滞建模与带有鲁棒干扰观测器的两自由度控制[J]. 张臻,辛峰,周克敏. 控制理论与应用. 2019(06)
[8]基于模糊控制的电动舵机控制器设计与实现[J]. 郭扬光,赵怀林,祝波. 电力电子技术. 2019(05)
[9]国内电动舵机故障诊断综述[J]. 杨硕. 河南科技. 2019(05)
[10]一种筒弹状态下电动舵机自检方法[J]. 张爱军. 兵工自动化. 2018(12)
本文编号:3039252
【文章来源】:中国民航大学天津市
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状与发展趋势
1.2.1 航空界
1.2.2 学术界
1.3 论文的主要研究内容
第二章 算法基础
2.1 主成分分析(PCA)算法
2.2 信息增量矩阵(IIM)算法
2.3 本章小结
第三章 基于移动窗口多维信息增量矩阵的间歇过程建模
3.1 移动窗口多维信息增量矩阵算法(MWMIIM)基本原理
3.2 基于移动窗口多维信息增量矩阵的间歇过程子阶段划分
3.2.1 数据预处理
3.2.2 基于MWMIIM的不等长批次子阶段划分
3.2.3 针对MWMIIM算法阶段划分参数的讨论
3.2.4 对阶段转换的变量贡献率的识别
3.3 基于移动窗口多维信息增量矩阵的子阶段精细建模
3.3.1 公共区域精细建模过程
3.3.2 转换区域精细建模过程
3.3.3 结束区域精细建模过程
3.4 本章小结
第四章 基于移动窗口多维信息增量矩阵的间歇过程监控
4.1 基于移动窗口多维信息增量矩阵算法的间歇过程在线监控
4.1.1 公共区域在线监控过程
4.1.2 转换区域在线监控过程
4.1.3 结束区域在线监控过程
4.2 基于移动窗口多维信息增量矩阵的故障诊断及故障贡献率分析
4.3 基于移动窗口多维信息增量矩阵算法仿真实验
4.3.1 仿真实验设计
4.3.2 基于MWMIIM的不等长批次子阶段划分仿真实验
4.3.3 基于MWMIIM的在线监控及故障诊断仿真实验
4.4 本章小结
第五章 实验评估及其分析
5.1 舵机实验平台原理介绍及实验设置
5.2 基于舵机实验平台的实验验证
5.2.1 正弦电流控制下的舵机故障监控与诊断实验
5.2.2 方波电流控制下的舵机故障监控与诊断实验
5.3 齿轮箱实验平台原理介绍及实验设置
5.4 基于齿轮箱实验平台的实验验证
5.4.1 正常状态下的齿轮箱的在线监控实验
5.4.2 故障状态下的齿轮箱的故障监控与诊断实验
5.5 本章小结
总结与展望
致谢
参考文献
作者简介
【参考文献】:
期刊论文
[1]一种基于SVDD和PCA的风机故障诊断方法[J]. 郑楠,于广亮,刘娟楠,胡晓菁,李文辉,王勇. 自动化技术与应用. 2019(11)
[2]基于PCA-SVM的轴承故障诊断研究[J]. 吉敏. 电子设计工程. 2019(17)
[3]数字化电动舵机测控系统设计[J]. 朱璐,宋志强,刘伟. 现代防御技术. 2019(04)
[4]一种高可靠多舵机控制系统设计[J]. 马维华,赵怀林,祝波,朱纪洪. 电力电子技术. 2019(07)
[5]双旋永磁同步电动舵机建模与仿真研究[J]. 李浩,贾方秀,周强,张天宇. 兵器装备工程学报. 2019(06)
[6]基于PCA的人脸识别系统的设计与改进[J]. 李梦潇,姚仕元. 计算机科学. 2019(S1)
[7]压电舵机动态迟滞建模与带有鲁棒干扰观测器的两自由度控制[J]. 张臻,辛峰,周克敏. 控制理论与应用. 2019(06)
[8]基于模糊控制的电动舵机控制器设计与实现[J]. 郭扬光,赵怀林,祝波. 电力电子技术. 2019(05)
[9]国内电动舵机故障诊断综述[J]. 杨硕. 河南科技. 2019(05)
[10]一种筒弹状态下电动舵机自检方法[J]. 张爱军. 兵工自动化. 2018(12)
本文编号:3039252
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