Разработка алгоритмов диагностирования мехатронных систем

• Автор: Усольцев, Сергей Анатольевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Владивосток
• Количество страниц: 153 с. : ил

Содержание

Перечень условных обозначений

Введение.

1. Модели динамических систем

2. Обзор методов функционального диагностирования

2.1. Классификация методов функционального диагностирования.

2.2. Методы на основе наблюдателей.

2.3. Методы на основе соотношений паритета.

2.4. Методы на основе идентификации параметров.

2.5. Методы принятия решений.

2.6. Выводы по разделу.

3. Диагностирование нелинейных систем с использованием
наблюдателей.
3.1. Постановка задачи.
3.2. Переход к линейной логикодинамической системе
3.3. Синтез ЛЛД наблюдателя
3.3.1. Основные положения.
3.3.2. Синтез линейных наблюдателей.
3.3.3. Согласование логических условий
3.4. Синтез нелинейного наблюдателя
3.5. Модификация алгоритма синтеза нелинейного
наблюдателя.
3.6. Системы с другими типами нелинейностей
3.7. Иллюстративный пример.
3.8. Выводы по разделу.
4. Модифицированные процедуры диагностирования на основе
наблюдателей.
4.1. Учет независимости наблюдателей от нелинейностей ОД
4.2. Обеспечение робастности наблюдателей к дестабилизирующим факторам и погрешностям моделирования
4.2.1. Синтез робастного наблюдателя.
4.2.2. Иллюстративный пример.
4.3. Устойчивость наблюдателей.
4.3.1. Синтез устойчивого наблюдателя
4.3.2. Иллюстративный пример.
4.4. Использование дополнительного наблюдателя.
4.4.1. Синтез составного наблюдателя.
4.4.2. Иллюстративный пример.
4.5. Формирование порогового устройства
4.6. Выводы по разделу.
5. Диагностирование нелинейных систем с использованием
соотношений паритета
5.1. Постановка задачи
5.2. Синтез 1I соотношения паритета.
5.2.1. Синтез соотношения паритета для блока 2ЮЗ
5.2.2. Синтез соотношений паритета для блоков i и Ез.
5.3. Преобразование II соотношения паритета.
5.4. Системы с другими типами нелинейностей.
5.5. Решение задачи локализации дефектов
5.6. Иллюстративный пример
5.7. Сравнение разработанных процедур.
5.8. Выводы по разделу
6. Решение задач ФД для роботаманипулятора У ниверсал5
6.1. Описание робота
6.2. Постановка задачи
6.3. Представление модели робота в матричном виде.
6.4. Синтез устройства диагностирования, чувствительного
ко всем дефектам.
6.5. Синтез устройства диагностирования, обеспечивающего локализацию дефектов.
6.5.1. Использование банка наблюдателей
6.5.2. Использование соотношений паритета
6.5.3. Выводы
6.6. Выводы по разделу
Заключение
Список литературы


В третьем разделе для нелинейных технических систем разрабатывается процедура синтеза наблюдателей, позволяющих решать задачи обнаружения и локализации дефектов. В четвертом разделе рассматриваются различные модификации алгоритмов диагностирования: разрабатывается ряд процедур, позволяющих расширить класс диагностируемых систем; предлагается способ обеспечения устойчивости полученных наблюдателей; разрабатывается робастная процедура для учета дестабилизирующих факторов; предлагается метод построения пороговых устройств. В пятом разделе для нелинейных технических систем на основе линейного логико-динамического подхода разрабатывается процедура синтеза соотношений паритета, позволяющих решать задачи обнаружения и локализации дефектов. В шестом разделе на основе разработанных процедур диагностирования решаются задачи обнаружения и локализации дефектов в роботе-манипуляторе «Универсал-5». В заключении приводятся основные научно-технические результаты и выводы по диссертационной работе. В процессе выполнения диссертации использованы методы линейной алгебры, теории матриц, теории управления и системного анализа. Проверка разработанных процедур диагностирования осуществлялась путем моделирования с помощью пакета МАТЬАВ 6. Диссертация выполнена на кафедре конструирования и производства радиоаппаратуры Дальневосточного государственного технического университета. При разработке методов диагностирования технических систем очень важную роль играет выбор класса используемых моделей, поскольку от этого зависит результат всей дальнейшей работы. Применение грубых моделей может привести к большим погрешностям моделирования, что понизит достоверность результатов диагностирования; использование же излишне точных моделей усложнит разрабатываемые методы и увеличит вычислительные затраты. Рассмотрим сначала используемые в диссертации модели дискретного времени. Как уже говорилось, в настоящей работе предполагается, что диагностируемые объекты описываются динамическими моделями, в состав которых входят нелинейности кусочно-линейного вида, описывающие такие нелинейности, как, например, сухое трение, люфт, насыщение, гистерезис (рис. Н-1) = Рх(0 + Ои(0 + В(х(0,и(0), у0) = Нх(0, (1. Х) - /-мерный вектор измеряемого выхода, Р - известная матрица размера пхп, в - известная матрица размера пхш, Н - известная матрица размера /хп и В(х(1),и(1)) - известная п-мерная векторная функция кусочнолинейного вида, I - дискретное время (1 = 0, 1,2,. Рис. Частным случаем модели (1. Бх(1) + Си(0, у(1) = Нх(1). Поскольку настоящая работа посвящена вопросам функционального диагностирования, необходимо рассмотреть диагностические модели, используемые при решении задач ФД. Существует две основные группы факторов, которые должны быть учтены при выборе моделей, необходимых для разработки методов и алгоритмов диагностирования. К первой из указанных 1рупп относятся дефекты, возникающие в рассматриваемом техническом объекте из заранее оговоренного множества физических дефектов И = (с! Ь, (1Ч). Под физическими дефектами понимаются различные повреждения (поломки) механических элементов объекта, обрывы, замыкания и перемычки в электрических цепях и т. Как и в ряде других работ [, ], в настоящей работе будем считать, что дефекты проявляются как недопустимые изменения параметров диагностируемой системы - сопротивления, индуктивности, коэффициентов усиления, массы и др. Предлагается учесть все эти дефекты введением в модели (1. Каждый из параметров 0^) характеризуется некоторым интервалом (допуском) и изменение его значения в пределах этого интервала считается допустимым. Будем обозначать через бю и [,, *] соответственно номинальное значение и допуск -го параметра, 1 = 1,2,. Ко второй группе факторов относятся дестабилизирующие факторы (т. ОД, а также погрешности моделирования. В общем случае предлагается их учесть введением в модель ОД некоторой случайной у-мерной функции времени р(1). Предполагается, что данная функция обладает неизвестными характеристиками; известным считается только то, как она входит в модель ОД.