基于LS-SVM 建模与预测的液压伺服系统故障诊断

  液压伺服系统的故障诊断：将所建LS- SVM 模型用于故障诊断。首先由其预测输出与实际系统的输出相比较产生残差,通过决策规则确定故障是否发生,之后利用诊断逻辑对故障隔离和定位。在实验中设置了以下两种故障模式: 控制信号故障和伺服阀堵塞故障。为避免对系统的破坏,故障均以电信号形式引入予以模拟。为加入控制信号故障时, 由系统全局模型M1、 前向通路模型M2、 伺服阀模型M3预测输出与实际系统的输出相比较所产生的残差, 由图可以看出, 在故障加入后, M1、 M2残差均有显著的变化,而M3残差无变化,由诊断逻辑,判断为控制信号故障。伺服阀堵塞故障时, 由系统全局模型M1、前向通路模型M2、伺服阀模型M3预测输出与实际系统的输出相比较所产生的残差, 由图可以看出, 在故障加入后,M1、M2、M3 残差均有显著的变化, 由诊断逻辑,判断为伺服阀故障。   液压伺服系统中存在很强的非线性行为,完全通过机理分析建立其! 白箱∀模型是比较困难的,而利用LS-SVM 对非线性关系的逼近能力来建立反映其输入输出关系的! 黑箱∀模型, 在工程中则很容易实现。而且,在小样本情况下,其建模精度高于神经网络,泛化能力强,预测效果好。将这样的模型用于故障检测时,具有高的准确性。同时, 利用系统的全局检测模型与局部元件模型相结合的诊断策略, 可实现对故障的隔离与定位,实验结果充分证明了上述结论。