模型数据相结合的电液伺服系统传感器早期故障检测与辨识

电液伺服系统中存在各类非线性因素和不确定干扰，传感器早期故障引起的系统状态量变化往往小于干扰引起的变化，因此很难发现。本文提出了一种模型和数据相结合的电液伺服系统传感器早期故障诊断方法，通过基于模型的方法对系统中难以准确测量的外干扰力进行有效解耦，通过建立观测器组对系统中常见的传感器故障进行辨识，针对系统中的建模误差、测量噪声等剩余不确定干扰，采用基于神经网络的方法进行模型补偿，通过建立补偿规则，可进一步提高对早期故障的敏感性。仿真和实验结果验证了所提出的混合式故障诊断方法的有效性。