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柔性機械臂振動控制中的壓電傳感器故障診斷
針對柔性機械臂結(jié)構(gòu)振動控制中可能出現(xiàn)的壓電器件故障問題,以提高系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性為主要研究目標(biāo),提出了一種集小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與取代控制技術(shù)相結(jié)合的容錯控制方法.首先設(shè)計了3種粘貼不同故障壓電片的機械臂結(jié)構(gòu);然后采用小波包對各種故障壓電片進行特征提取,通過徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)進行特征識別;
再根據(jù)故障類型,選用硬件取代控制或基于一種新型非線性滑模觀測器的軟件取代控制;最后通過NI CRIO平臺進行的容錯控制實驗結(jié)果表明,傳感器件故障診斷的置信度達到0.9,前兩階振動模態(tài)的抑制效果達到10 d B以上.
壓電傳感器常被應(yīng)用于結(jié)構(gòu)的振動控制中,為了解決壓電傳感器故障給控制系統(tǒng)的帶來的不穩(wěn)定問題,根據(jù)壓電柔性臂振動用壓電傳感片故障的特點,提出運用小波包變換和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。更多詳情驍銳科技
首先運用小波包分解和重構(gòu)原理將傳感器輸出信號分解到不同頻段中,提取每個頻段的能量作為狀態(tài)監(jiān)測的特征向量,作為RBF網(wǎng)絡(luò)的輸入,然后利用最佳的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行壓電傳感器故障分類。實驗結(jié)果表明該方法具有良好的非以此線性跟蹤能力,置信度達到90%,為后續(xù)振動容錯控制研究奠定良好的基礎(chǔ)。
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