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基于神经网络的移动机器人的故障诊断方法研究(7)

时间:2017-01-14 11:22来源:毕业论文
3.2 故障诊断的性能指标 评价一个故障诊断系统的性能指标有: 1)故障检测的及时性:是指系统在发生故障后,故障诊断系统在最短时间内检测到故障的



3.2 故障诊断的性能指标
评价一个故障诊断系统的性能指标有:
  1)故障检测的及时性:是指系统在发生故障后,故障诊断系统在最短时间内检测到故障的能力。故障发生到被检测出的时间越短说明故障检测的及时性越好。
  2)早期检测的灵敏度:是指故障诊断系统对微小故障信号的检测能力。故障诊断系统能检测到的故障信号越小说明其早期检测的灵敏度越高。
  3)故障的误报率和漏报率:误报指系统没有出去故障却被错误检测出发生故障;漏报是指系统发生故障却没有被检测出来。一个可靠的故障诊断系统应尽可能使误报率和漏报率最小化。
  4)故障分离能力:是指诊断系统对不同故障的区别能力。故障分离能力越强说明诊断系统对不同故障的区别能力越强,对故障的定位就越准确。
  5)故障辨识能力:是指诊断系统辨识故障大小和时变特性的能力。故障辨识能力越高说明诊断系统对故障的辨识越准确,也就越有利于对故障的评价和文修。
  6)鲁棒性:是指诊断系统在存在噪声、干扰等的情况下正确完成故障诊断任务,同时保持低误报率和漏报率的能力。鲁棒性越强,说明诊断系统的可靠性越高。
  7)自适应能力:是指故障诊断系统对于变化的被测对象具有自适应能力,并且能够充分利用变化产生的新信息来改善自身。
  以上性能指标在实际应用中,需要根据实际条件来分析判断哪些性能是主要的,哪些是次要的,然后对诊断方法进行分析,经过适当的取舍后得出最终的诊断方案。

3.3 移动机器人的故障原因分析
3.3.1 移动机器人故障状态定义与级别
     一般移动机器人由多个功能模块(子系统)组成。机械故障发生很容易被检测出来,因为机械故障发生时,各模块的输入输出明显发生偏差。但是如果发生传感器故障,检查故障发生的确切位置就不是那么容易。为了实现故障部分的检测,我们利用每个模块传感器信息之间的连贯性来判断是哪一个模块、哪一部分传感器出现故障。
(1)    根据相邻模块间输入输出信息的连贯性,可以将发生的故障分为以下四类:正常状态;系统故障;混合故障(系统故障和传感器故障同时发生)。
表3.3.1 各种故障状态定义
fault 0    正常状态    没有发生任何故障
fault 1    系统故障    模块内部出现故障
fault 2    传感器故障    用于测量信息的传感器发生故障
fault 3    混合故障    系统故障和传感器故障同时发生

   (2)根据故障发生所产生的影响,我们可以把故障分为3个级别:
①初级故障,指故障所产生的影响较小,且通过一定的修复工作,可以使系统保证正常的工作状态,不影响系统完成指定的任务;
②中级故障,指故障发生后,系统会失去部分功能,但是能够利用系统的其他功能模块来辅助完成指定的任务;
③高级故障,指故障发生后,系统无法正常工作,丧失所有的功能。
由上面的介绍可以知道,每次故障发生时,故障发生的部件不一定相同;同一部件发生故障时,其产生的影响也不是每次相同。因此,用同一种方法处理不同的故障是不可取的。不是每次机械手发生故障,就要求其停止任务,人工进行检查并修理。正如上面故障分级中提到,有些故障不影响系统完成任务,我们可以暂时忽略该故障,不作处理;有些故障可以根据系统自身进行调整,我们可以应用相应的处理方法令其完成自我修复;有些故障比较严重,必须终止任务,对机械手进行整修。因此,对不同的故障必须进行不同的处理。这样,不仅可以节省时间,还可以降低成本。 基于神经网络的移动机器人的故障诊断方法研究(7):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_2256.html
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