基于核回归区间模型的电液位置伺服系统故障检测.pdf

D O I:1 0.3 9 6 9/j.i s s n.1 0 0 3-0 9 7 2.2 0 2 4.0 2.0 1 9 文章编号:1 0 0 3-0 9 7 2(2 0 2 4)0 2-0 2 5 2-0 7基于核回归区间模型的电液位置伺服系统故障检测王兴涛,刘小雍*(遵义师范学院 工学院,贵州 遵义 5 6 3 0 0 6)摘 要:针对电液位置伺服系统在运行过程中存在非线性、干扰性、复杂性以及参数不确定性等问题,提出了基于核回归区间模型的电液位置伺服系统故障检测方法。该方法利用反映系统诸多不确定性的无故障可测输入-输出数据,建立能控制核回归模型精度、又能平衡该模型结构复杂性的区间模型,用于判断电液位置伺服系统的实际输出是否越过系统健康运行时的区间输出,进而实现故障检测。该方法由于考虑了基于区间的动态阈值对故障进行检测,消除了传统的固定阈值易引起故障误报现象,所以具有一定的自适应性能力。实验论证了所提出的故障检测方法,可用于电液位置伺服系统故障的实时检测。关键词:故障检测;核回归区间模型;电液位置伺服系统;动态阈值中图分类号:T P 3 9 1.9 文献标识码:A开放科学(资源服务)标识码(O S I D):F a u l t D e t e c t i o n f o r E l e c t r o H y d r a u l i c P o s i t i o n S e r v o S y s t e m B a s e d o n K e r n e l R e g r e s s i o n I n t e r v a l M o d e lWA N G X i n g t a o,L I U X i a o y o n g*(C o l l e g e o f E n g i n e e r i n g,Z u n y i N o r m a l U n i v e r s i t y,Z u n y i 5 6 3 0 0 6,C h i n a)A b s t r a c t:F o r n o n l i n e a r i t y,d i s t u r b a n c e,c o m p l e x i t y a n d p a r a m e t e r u n c e r t a i n t y i n t h e e l e c t r o h y d r a u l i c p o s i t i o n s e r v o s y s t e m,a f a u l t d e t e c t i o n m e t h o d f o r e l e c t r o-h y d r a u l i c p o s i t i o n s e r v o s y s t e m b a s e d o n k e r n e l r e g r e s s i o n i n t e r v a l m o d e l w a s p r o p o s e d.T h e m e t h o d m a d e f u l l u s e o f t h e m e a s u r a b l e i n p u t-o u t p u t d a t a t o c o n s t r u c t i n t e r v a l m o d e l,w h e r e t h o s e d a t a w a s c a p a b l e o f r e f l e c t i n g t h e u n c e r t a i n t i e s o f e l e c t r o-h y d r a u l i c p o s i t i o n s e r v o s y s t e m i n t h e a b s e n c e o f f a i l u r e,t h e a c c u r a c y a n d s t r u c t u r e c o m p l e x i t y o f t h e c o n s t r u c t e d i n t e r v a l m o d e l c o u l d b e t r a d e-o f f.T h e i n t e r v a l m o d e l w a s u s e d t o j u d g e w h e t h e r t h e a c t u a l o u t p u t o f t h e e l e c t r o h y d r a u l i c p o s i t i o n s e r v o s y s t e m e x c e e d e d t h e i n t e r v a l o u t p u t t o r e a l i z e f a u l t d e t e c t i o n.B e c a u s e t h i s m e t h o d c o n s i d e r e d t h e d y n a m i c t h r e s h o l d b a s e d o n i n t e r v a l f o r f a u l t d e t e c t i o n,i t c o u l d e l i m i n a t e t h e f a l s e a l a r m o f f i x e d t h r e s h o l d a n d w a s c a p a b l e o f i m p r o v i n g t h e a d a p t a b i l i t y i n d e t e c t i n g f a u l t.T h e e x p e r i m e n t a l e x a m p l e s w e r e i n v e s t i g a t e d t o d e m o n s t r a t e t h e e f f e c t i v e n e s s o f t h e p r o p o s e d f a u l t d e t e c t i o n m e t h o d,w h i c h c o u l d b e a p p l i e d f o r t h e r e a l-t i m e f a u l t d e t e c t i o n o f t h e e l e c t r o-h y d r a u l i c p o s i t i o n s e r v o s y s t e m.K e y w o r d s:f a u l t d e t e c t i o n;k e r n e l r e g r e s s i o n i n t e r v a l m o d e l;e l e c t r o-h y d r a u l i c p o s i t i o n s e r v o s y s t e m;d y n a m i c t h r e s h o l d0 引言考虑到电液位置伺服系统具有很多的优良特性1,例如结构简单、操作方便、适合于大功率的应用等,因此在作战模拟器装备系统2、工程机械3以及传动装置4领域中得到了广泛应用。然而,该系统是由众多子系统构成,包括电气部分、机械部分和液压部分,在保持高性能运行方面的精度以及 收稿日期:2 0 2 3-0 1-2 0;修回日期:2 0 2 3-0 3-1 8;*.通信联系人,E-m a i l:1 3 5 9 3 8 2 6 1 9q q.c o m;l i u x y 2 0 41 6 3.c o m 基金项目:贵州省科技厅项目(黔科合基础2 0 1 81 1 7 9号);贵州省教育厅青年项目(黔教技2 0 2 23 1 2号);遵义市校联合项目(遵义市科合H Z字(2 0 2 2)1 3 2号);区校联合项目(遵红科合师字2 0 2 20 9号);遵义师范学院学术新苗培养项目(遵师XM2 0 2 01号-1 0);遵义师范学院博士科研项目(遵师B S2 0 2 20 1号);遵义师范学院产学研项目(遵师C X Y2 0 2 20 1号)作者简介:王兴涛(1 9 9 3),男,贵州遵义人,副教授,博士,主要从事数据-模型融合建模及故障检测研究。引用格式:王兴涛,刘小雍.基于核回归区间模型的电液位置伺服系统故障检测J.信阳师范学院学报(自然科学版),2 0 2 4,3 7(2):2 5 2-2 5 8.WAN G X i n g t a o,L I U X i a o y o n g.F a u l t D e t e c t i o n f o r E l e c t r o H y d r a u l i c P o s i t i o n S e r v o S y s t e m B a s e d o n K e r n e l R e g r e s s i o n I n t e r v a l M o d e lJ.J o u r n a l o f X i n y a n g N o r m a l U n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c e E d i t i o n),2 0 2 4,3 7(2):2 5 2-2 5 8.252信阳师范学院学报(自然科学版)J o u r n a l o f X i n y a n g N o r m a l U n i v e r s i t y第3 7卷 第2期 2 0 2 4年4月 N a t u r a l S c i e n c e E d i t i o n V o l.3 7 N o.2 A p r.2 0 2 4响应速度容易受到影响。为了保证其内部结构及其元件在运行过程中的正常功能,对其进行故障检测显得至关重要。电液位置伺服系统在实际工业工程中的应用都离不开对它的建模研究,由于系统本身所存在的一些特点5,包括较高的非线性、建模中的不确定性以及变量之间的耦合性,很难用机理的方法建立对应的数学模型。控制技术在电液伺服系统上的应用,有线性化的控制方法6、反馈环节的线性化方法7以及滑模控制8。显然,基于这些方法所设计的控制器不能满足更高性能要求的精度控制,主要原因是在设计控制器的过程中没有考虑到诸多不确定性。对于复杂高阶电液伺服系统,在模型算法设计上仍然面临诸多困难,文献9 提出了性能残差向量方法用于评估名义系统和实际系统之间的稳定性和准确性,从而实现电液系统的故障诊断。故障检测本质上可分为两种方法:基于数据的方法和基于模型的方法,其中基于数据方法1 0-1 1的特点是一般不需要深入了解系统的内部运行机理以及对应的数学模型,尤其适用于当系统内部运行较复杂的情况。因此,考虑到基于数据方法在当前复杂系 统建模中所 呈现出来的 优势,一种 基于R B F神经网络的自适应滑模控制1 2被用于挖掘机器人中电液伺服系统的性能控制,克服了来自负载干扰以及建模不确定性等问题。针对电液系统在应用过程中出现的液压油泄漏和执行器密封损坏问题,文献1 3 使用非线性机器学习方法将原始数据映射到易于分类的另一个高维空间,进而实现设备的泄露检测。另一方面,电液设备也容易受执行器故障以及外界干扰的影响,文献1 4 采用偏差故障法解决内部泄露所引起的执行器故障问题。从输入-输出数据出发,文献1 5 采用多输入神经网络对电液伺服执行机构进行退化建模以及失效预测,可以提供设备更准确的寿命预测。由于液压系统自身的非线性特征以及在噪声环境下运行时,很难捕捉振动信号的故障特征,文献1 6 采用基于多分类器的三层故障检测方法对液压系统进行故障检测,保证系统运行的可靠性及安全性。当液压泵信号较微弱时,此时故障特征很难识别,文献1 7 将主元分析法(P C A)与极大学习机相结合,不仅可用于液压泵的故障模式捕捉,还可以实现高精度的故障诊断。文献1 8-1 9仍以电液系统的非线性特征以及参数不确定性为出发点,提出了鲁棒自适应故障检测方法。考虑到受外界干扰、系统内部结构或参数不确定性的影响,阈值对故障的判断不具有自适应能力和故障实时检测能力,在不同时刻判断系统故障的阈值可能也在发生变化。本文将电液位置伺服系统在正常(无故障)运行过程中存在的非线性、干扰性、复杂性以及参数不确定性等问题,归结为测量数据的不确定性问题,建立基于测量数据的核回归区间模型,每个时刻的区间长度将用于故障是否发生的阈值判断,从而检测电液位置伺服系统是否发生故障。1 电液位置伺服系统的建模电液伺服系统根据不同的应用需要,可分为3类:电液速度伺服系统、电液位置伺服系统以及电液力伺服控制系统2 0。结合自动控制原理建模的思想,首先对图1所示的每个模块进行建模,消掉中间变量,最终建立输入-输出之间的数学模型。为了研究它的动态特性,输入的偏差信号到电流输出信号之间,常采用比例增益环节和一阶惯性环节进行近似,此时对应的传递函数为G1(s)=iC(s)eg(s)=Ka1+s/a,(1)式中:iC(s)为放大器的输出电流,根据偏差信号eg(s)为伺服阀提供大功率的驱动电流;a为线圈的交接频率;Ka为放大器增益。图1 电液位置伺服系统原理图F i g.1 S c h e m a t i c d i a g r a m f o r e l e c t r o h y d r a u l i c p o s i t i o n s e r v o s y s t e m对于电液伺服阀的传递函数,当考虑电液伺服阀的频段与液压自身的固有频率接近时,可近似认为电液伺服阀的传递函数G2(s)为二阶振荡环节,对应数学模型如下:G2(s)=xv(s)iC(s)=Kv fs2/2v+2(v/v)s+1,(2)式中:xv(s)为滑阀阀芯的位置;Kv f为阀的比例增益;v为伺服阀自身固有频率;v对应阀的阻尼比,在实际应用中,v的取值为0.4到0.7之间。当考虑液压固有频率介于液压伺服阀频宽35倍范围以下时,此时的伺服阀近似为比例环352王兴涛,刘小雍.基于核回归区间模型的电液位置伺服系统故障检测节与一阶惯性环节的组合,即G2(s)=xv(s)iC(s)=Kv f(1/v)s+1。(3)进一步地,当考虑液压固有频率远低于液压伺服阀的频宽时,伺服阀可近似为一个比例环节:G2(s)=xv(s)iC(s)=Kv f。(4)对于被控对象液压缸,它的建模分析较复杂,包含滑阀流量的内部机理分析、液压缸的流量连续方程、活塞的力平衡方程以及阀控液压缸的传递函数分析,还涉及其他因素,如二阶控制系统的阻尼比、弹性及惯性负载影响以及油液的液压和液压缸的泄露等各种因素2 1。为了简化阀控液压缸的传递函数建模,对设计建模中的诸多因素做进一步假设,例如在阀控液压缸的动态特性分析中,可以忽略弹性负载的影响,此时,主控输入为滑阀阀芯位移xv(s)的传递函数G3(s),可近似如下:G3(s)=xp(s)xv(s)=Kvss2/2h+2(h/h)s+1 ,(5)式中:xp(s)为被控参数(位置信号),h为液压缸的固有频率,h为液压缸阻尼系数,Kv为液压缸的速度系数。在获取到前向通道上的3个传递函数之后,下面考虑反馈通道上传感器或变送器的传递函数G4(s),对反馈控制系统的控制精度起着至关重要的作用,是自动控制实现检测的重要手段。在传感器的选择过程中,主要考虑其频宽应该达到系统自身频宽的51 0倍,否则被控量的瞬时真值会受到影响。通常情况下,位移传感器可用一个比例环节来描述:G4(s)=ef(s)xp(s)=Kf,(6)式中:ef(s)表示反馈信号,xp(s)为被控参数(位置信号),Kf表示传感器的增益。2 结构风险最小化下的核回归区间模型假设通过传感器或其他数据获取被控对象的输入-输出数据为(x1,y1),(x2,y2),(xN,yN),(7)式中:xk=(x1k,x2k,xdk)(k=1,2,N)为d维输入测量数据,yk(k=1,2,N)为k时刻对应的测量输出。由统计学理论知识可知,存在如下核回归模型逼近任意的非线性系统:f(x,)=Nk=1kK(x,xk),(8)式中:为待求参数,K(,)表示满足M e r c e r条件的任意核函数。显然,核回归模型描述为核函数的线性展开,而且已经证明,高斯核函数具有优良的建模和分类逼近性能,当核函数选择为高斯核函数时,式(8)可进一步描述为:f(x,)=Nk=1ke x px-xk22 ,(9)式中:为高斯核参数,可通过交叉验证或其他优化算法来获取。对于式(9)的参数求解,可参考基于支 持 向 量 机(S VM)的 二 次 规 划(q u a d r a t i c p r o g r a mm i n g-S V R,Q P-S V R)求解。考虑 到Q P-S V R的 求 解 较 复 杂,参 照 文 献2 2,将式(9)的优化问题转化成如下的线性规划求解:m i n Nk=1(+k+-k)+Nk=1ks.t.yk-Nk=1(+k-k)K(x,xk)+k,Nk=1(+k-k)K(x,xk)-yk+k,k0,k=1,2,N,(1 0)式中:+k和-k(k=1,2,N)为待求的拉格朗日乘子;为规则化因子,用于控制模型结构;k(k=1,2,N)为松弛变量,分别对应超出正、负方向偏差值时的大小;为模型输出与实际输出之间的容忍误差。显然,式(1 0)为典型的线性规划问题,求解可得如下的非线性核回归模型:f(x,+k,-k)=Nk=1(+k-k)e x px-xk22 ,(1 1)式中:为核参数,可通过交叉验证获取最优参数;当求解得到的核回归模型的系数+k-k很小时,例如(+k-k)1 0-6,可近似认为该项对模型的贡献忽略不计;当(+k-k)1 0-6时,该项不能忽略。对应的样本数据xk被称为支持向量,实际上模型结构复杂性就是通过系数+k-k来进行控制的。显然,建立核回归模型不是最终目的,而是建立受不确定性影响非故障测量数据的区间模型,即测量输出应包含于区间,即满足如下条件:fL(x,+k,-k)ykfU(x,+k,-k),(1 2)式中:fL和fU分别表示式(9)描述的下边界和上452第3 7卷 第2期信阳师范学院学报(自然科学版)h t t p:/j o u r n a l.x y n u.e d u.c n2 0 2 4年4月边界核回归模型。进一步条件(1 2)又可转化为fL(x,+k,-k)-yk0,fU(x,+k,-k)-yk0。(1 3)这样的fL、fU有无穷多个,为了能获取有效又合理的区间,fL、fU与测量数据yk之间的偏差要尽可能小,对应模型的建模精度要高。设fL、fU与yk之间的偏差分别小于 等于L,k和U,k,则满足如下条件:fL(xk,+k,-k)-ykL,k,fU(x,+k,-k)-ykU,k,(1 4)式中:L,k、U,k分别表示下、上边界的逼近误差,当L,k、U,k尽可能小时,模型精度便可得到保证。综上所述,既要满足条件(1 3),又要满足条件(1 4),还要保证所建立的fL、fU有着较好的泛化性能,可将条件(1 3)和(1 4)融合到优化问题(1 0),分别得fU、fL的优化问题如下:m i n Nk=1(+U,k+-U,k)+UNk=1U,k+Nk=1U,ks.t.fU(x,+k,-k)-yk0,yk-Nk=1(+U,k-U,k)K(x,xk)U+U,k,Nk=1(+U,k-U,k)K(x,xk)-ykU+U,k,fU(xk,+U,k,-U,k)-ykU,k,U,k0,U,k0,k=1,2,N,(1 5)以及m i n Nk=1(+L,k+-L,k)+LNk=1L,k+Nk=1L,ks.t.fL(x,+L,k,-L,k)-yk0,yk-Nk=1(+L,k-L,k)K(x,xk)L+L,k,Nk=1(+L,k-L,k)K(x,xk)-ykL+L,k,fL(xk,+L,k,-L,k)-ykL,k,L,k0,L,k0,k=1,2,N。(1 6)显然,优化问题(1 5)和(1 6)为典型的线性规划问题,通过求解可建立核回归区间模型,既可保证模型精度,又可保证模型的泛化性能,精度和泛化性能之间可通过规则化参数U、L来平衡。3 核回归区间模型的电液位置伺服系统的故障检测假设电液位置伺服系统正常运行时,通过传感器获取输入R(t)和输出C(t)的时间序列数据对:R(t),C(t),t=1,2,N。(1 7)为了建立核回归区间模型的上边界fU、下边界模型fL,基于式(1 7)构建训练数据:(t-1),C(t),t=2,3,N,(1 8)这里(t-1)表示训练数据的输入向量,(t-1)=C(t-1),C(t-1),R(t-1),R(t-2),(1 9)式中:1、2分别表示训练数据的输入-输出延时。事实上,电液位置伺服系统的运行具有一定的鲁棒性,实际输出的正常变化不应反映为故障的发生。因此,在不同时刻,对系统是否发生故障的判断,应采用动态阈值。基于此,采用所提出的核回归区间模型,建立动态阈值的获取方法如图2所示。图2 核回归区间模型的电液位置伺服系统故障检测F i g.2 F a u l t d e t e c t i o n o f t h e k e r n e l r e g r e s s i o n i n t e r v a l m o d e l f o r e l e c t r o h y d r a u l i c p o s i t i o n s e r v o s y s t e m首先,在无故障条件下,电液位置伺服系统的所有不确定性变化,包括系统参数、传感器、放大器、液压阀以及液压缸等的不确定性变化,可通过传感器的测量数据(1 7)来反映,紧接着构建满足式(1 8)和式(1 9)的核回归区间模型所需要的训练数据,对于下边界回归模型,则满足式(1 3)和式(1 4)的第一个条件,再通过优化问题(1 6),应用线性规划求得fL的参数+L,k、-L,k,则下边界模型fL如下:fL(t)=Nk=2(+L,k-L,k)K(t),(k-1)。(2 0)显然,当系统无故障时,对应系统的实际输出C(t)必在下边界模型fL的上方,也就是满足式(1 3)的第一个条件;同样地,对于上边界回归模型,552王兴涛,刘小雍.基于核回归区间模型的电液位置伺服系统故障检测则满足式(1 3)和(1 4)的第二个条件,再通过优化问题(1 5),可得fU的参数+U,k、-U,k,则上边界模型fU:fU(t)=Nk=2(+U,k-U,k)K(t),(k-1)。(2 1)当系统无故障时,对应系统的实际输出C(t)又必在上边界模型fU的下方,也就是满足式(1 3)的第二个条件。将式(2 0)和式(2 1)综合起来,构成电液位置伺服系统的无故障区间,该区间所构成的阈值在 不同时刻是 动态变化的,设动态阈 值为h(t),则有h(t)=fU(t)-fL(t)。(2 2)对于故障检测过程,传感器在任意时刻t获取的实际输出C(t),若满足条件C(t)fL(t),fU(t),则判断系统运行正常,无故障发生;若C(t)fL(t),fU(t),则表示系统的实际输出超出上边界或下边界,则判断系统发生故障。4 实验分析核回归区间模型用于电液位置伺服系统故障检测有3个特点:1)采用区间来描述系统无故障运行状态,具有鲁棒性;2)区间模型的精度可得到保证;3)区间模型的泛化性能更强。基于此,下面将采用支持向量的占比(S V s%)来描述区间模型的泛化性能,均方根误差(RM S E)描述区间模型的精度,分别定义如下:S V s%=NkN1 0 0%,(2 3)R M S E=1NNk=1f(k)-y(k)2,(2 4)式中:N表示用于训练区间模型所需要的总样本数据;f(k)表示模型输出;y(k)为实际测量输出;Nk表示对式(2 0)或式(2 1)有贡献的总样本数据量,这些样本被定义为支持向量,例如在实验分析中,定义当|+L,k-L,k|1 0-6(|+U,k-U,k|1 0-6)时,对模型fU和fL有贡献,对应的第k个样本数据为支持向量,对应式(2 0)或(2 1)中的这一项可以去掉。显然,在保证精度的情况下,S V s%越小,模型的泛化性能越好。事实上,核回归区间模型的建立是基于数据实现的,只需要数据获取设备或传感器测量到电液位置伺服系统的输入-输出数据即可,无需了解其内部运行机理,但为了实验分析方便,不妨采用文献1 6 中的参数进行故障检测。对于电液位置伺服系统的故障检测,下面将考虑输入信号为随机信号、正弦信号在基于式(1)、(2)、(4)和(5)的正常情况下(无故障)运行,等间隔采样时间为0.0 1 s,分别获取无故障数据,采用核区间模型建立电液位置伺服系统正常运行的区间。首先考虑在随机输入信号作用下,取建立区间模型的超参数集(,)为(1 0 0 0,1,1 0),获取的无故障区间如图3所示,灰色区域为无故障区间,点线为系统的无故障输出,k表示第k个数据。图3 输入为随机信号的无故障区间及故障检测F i g.3 F a u l t-f r e e i n t e r v a l o u t p u t a n d f a u l t d e t e c t i o n u n d e r t h e r a n d o m i n p u t e x c i t a t i o n s i g n a l从图3可知,可判断系统无故障发生,输出包含于灰色区域,也就是满足条件(1 2),其中灰色区域的上边界模型fU和下边界模型fL对应的均方根误差RM S E分别为0.5 5 3 9和0.5 4 5 6,反映了建模精度,而另一个指标S V s%都为2.0 2%,很好地反映了模型结构的复杂性得到了有效控制,也就是说,对模型真正起决定性作用的样本数据只有4个。根据式(2 2)可得区间宽度的变化如图4所示,图4反映了不同时刻,检测故障需要的阈值是动态变化的。图4 不同时间下的区间宽度F i g.4 I n t e r v a l w i d t h a t d i f f e r e n t m o m e n t假设传感器在t=1.1 6 s处发生恒增益故障,即从正常运行下的恒增益为1.0变成1.4,如图5652第3 7卷 第2期信阳师范学院学报(自然科学版)h t t p:/j o u r n a l.x y n u.e d u.c n2 0 2 4年4月所示,在t=1.1 7 s处检测到故障,对应第1 1 7个样本超出无故障区间的输出,即不满足条件(1 2);但随着时间的推移,在闭环控制的作用下,故障输出又恢复到无故障区间。图5 输入为随机信号,t=1.1 6 s处发生的恒增益故障检测F i g.5 C o n s t a n t g a i n f a u l t d e t e c t i o n a t t=1.1 6 s u n d e r t h e r a n d o m i n p u t e x c i t a t i o n s i g n a l紧接着,讨论电液位置伺服系统在输入信号为正弦信号作用下的故障检测,该信号为r(t)=0.4 s i n(2 t)+0.4。取建 立 区 间 模 型 的 超 参 数 集(,)为(1 0 0 0,0.3,1 0),在基于式(1)、(2)、(4)和(5)下获取无故障数据,建立无故障区间模型。当系统正常运行时,如图6所示,灰色区域的上边界模型fU和下边界模型fL对应的均方根误差RM S E分别为0.1 9 9 5和0.1 8 6 3,反映了建模精度,而另一个指标S V s%还是为2.0 2%,表示第1、3、8、1 0个样本数据对区间模型起贡献作用。假设系统在t=1.2 0 s发生恒偏差故障,恒偏差值从原来的1变成-0.2,如图7所示,在t=1.2 0 s处发生故障,检测在t=1.2 1 s对应第1 2 1个样本数据的实际输出越出无故障区间的上、下边界,具有故障检测的实时性。5 结论由于电液位置伺服系统的广泛应用面临诸多图6 输入为正弦信号的无故障区间及故障检测F i g.6 F a u l t-f r e e i n t e r v a l o u t p u t a n d f a u l t d e t e c t i o n u n d e r t h e s i n u o u s i n p u t e x c i t a t i o n s i g n a l图7 输入为正弦信号,t=1.2 0 s处发生的恒偏差故障检测F i g.7 C o n s t a n t d e v i a t i o n f a u l t d e t e c t i o n a t t=1.2 0 s u n d e r t h e s i n u o u s i n p u t e x c i t a t i o n s i g n a l问题,例如包括系统的复杂性在增大、变量之间的耦合性也在加强以及变量之间存在较强非线性等因素,因此采用机理建模方式越发困难。采用基于伺服系统的输入-输出数据,将机器学习中的结构风险优化、模型与实际输出之间的偏差最小化以及上、下边界模型的约束条件相结合,建立用于故障检测的核回归区间模型,为电液位置伺服系统提供了在不同时刻用于检测故障的阈值。由于该方法考虑了基于区间的动态阈值对故障进行检测,消除了传统的固定阈值易引起故障误报现象,所以具有一定的自适应性能力。参考文献:1 F E NG H a o,S ONG Q i a n y u,MA S h o u l e i,e t a l.A n e w a d a p t i v e s l i d i n g m o d e c o n t r o l l e r b a s e d o n t h e R B F n e u r a l n e t w o r k f o r a n e l e c t r o-h y d r a u l i c s e r v o s y s t e mJ.I S A T r a n s a c t i o n s,2 0 2 2,1 2 9,P a r t A:4 7 2-4 8 4.2 GUO Q i n y a n g,S H I G u a n g l i n,WAN G D o n g m e i,e t a l.I t e r a t i v e l e a r n i n g b a s e d o u t p u t f e e d b a c k c o n t r o l f o r e l e c t r o-h y d r a u l i c l o a d i n g s y s t e m o f a g a i t s i m u l a t o rJ.M e c h a t r o n i c s,2 0 1 8,5 4:1 1 0-1 2 0.3 F E N 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9.9 Z HANG Y a n g,WANG S h a o p i n g,S H I