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考虑多传感器故障的可重构机械臂主动取代分散容错控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对可重构机械臂系统位置传感器和速度传感器多故障, 提出一种主动取代分散容错控制方法. 基于可重构机械臂的模块化属性, 设计正常工作模式下的分散神经网络控制器. 利用微分同胚原理将子系统结构进行非线性变换, 将传感器故障转化成伪执行器故障, 设计分散滑模观测器以对多传感器故障进行实时检测, 并利用其输出信号取代故障传感器信号, 实现了多传感器故障情形下可重构机械臂的主动容错控制. 仿真结果表明了所设计的容错控制方法的有效性. 相似文献
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以改进的CMAC(cerebellar model articulation controllers)神经网络作为电机可靠性控制的基础,提出一种动态非线性系统自适应容错控制方法。由于改进CMAC信息融合模型具有连续输出特性,从而解决常规故障诊断方法对电机涌堵故障连续变化情形不能诊断的缺陷。从而提高神经网络的在线学习速度和精度;在故障在线学习的基础上进行电机的容错控制律的在线重构,实现电机的在线故障诊断与容错控制的集成,分析了系统的稳定性,并给出了仿真结果。 相似文献
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文章提出了一种新的主动容错飞行控制系统设计方法,可同时进行飞控系统执行器的故障诊断和容错控制;首先建立飞机执行器故障模型,接着应用改进的BP神经网络算法,进行飞行控制系统模型辨识,实时进行故障诊断;然后根据故障诊断信息进行自适应容错控制,为了克服故障系统引起的模型误差和非线性因素的影响,设计了自适应神经网络PID参数整定和动态逆控制器,对飞行控制系统执行器故障进行容错控制,以实现系统的良好模型跟踪和动态性能;仿真结果表明,在保证闭环系统稳定的前提下,实现了执行器的在线故障诊断与容错控制,达到了理想的效果. 相似文献
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针对舞台吊杆调速系统中速度反馈元件增量式编码器可能产生的丢码、断码等问题,为防止故障影响的传播,结合数据驱动技术提出了一种基于T-S模糊神经网络(T-S FNN)模型的编码器故障检测与软闭环容错控制方法。首先,利用系统正常运行时的历史数据建立系统较为精确的T-S FNN预测模型,并用实际编码器测量值与模型预测值相减获得残差信息;其次,将其残差实时数据通过改进的序贯概率比检验(SPRT)算法进行故障检测,以克服检测延迟确保故障检测的可靠性,当检测出故障时,再用T-S FNN模型的预测输出替代故障编码器的输出,实现软闭环方式下的容错运行;最后,针对编码器丢码、断码等故障,采用上述方法进行了软闭环容错控制的有效性仿真验证。仿真结果表明,该方法能够快速可靠地检测到编码器故障,并用预测的重构信息通过容错切换机制,及时、安全地以软闭环方式实现了对故障编码器的容错控制,提高了舞台吊杆调速系统运行的安全可靠性。 相似文献
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考虑传感器故障的导弹姿态控制系统主动容错控制研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对导弹姿态控制系统惯性传感器故障,提出了基于信号重构的主动容错控制方法.分别利用基于梯形算法的数值积分器和有限时间收敛微分器对姿态角信号和角速率信号进行重构,当在线诊断出姿态角或角速率传感器故障时,以重构信号代替故障信号进行反馈控制来实现系统的主动容错控制.在建立导弹姿态控制系统模型并采用次最优控制方法设计输出反馈控制器的基础上,对所设计的主动容错控制方法进行仿真,仿真结果表明该方法是有效的. 相似文献
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基于神经网络的无人机传感器故障诊断技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
无人机传感器的故障诊断和容错控制是一项关键技术,为了能够实时监测传感器的运行状态、快速定位故障和控制重构,文章采用BP神经网络设计了一种由主、从神经网络构成的无人机传感器故障诊断算法,其中主网络用于传感器的故障检测,从网络完成对故障的识别;该算法减少了故障诊断运算量,提高了故障诊断的实时性;通过仿真研究表明了该算法可以有效地检测、识别出故障,并能给出故障传感器估计值用于容错控制. 相似文献
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传感器是飞行控制系统当中的一个重要组成部分,在系统中往往利用传感器的各个输出来建立飞机的动态状态;因此,实时准确的对传感器进行故障检测和识别可有效地提高系统的安全可靠性;提出一种带有可变遗忘因子的BP神经网络在线递推学习算法,应用改进的算法对飞行控制系统的传感器故障进行实时在线的检测和识别,且利用神经网络的输出对系统进行重构;仿真结果表明提出的方法可准确的对传感器的故障进行故障诊断和容错控制. 相似文献
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一种改进的神经网络机械故障诊断专家系统 总被引:5,自引:0,他引:5
针对传统BP神经网络训练中收敛速度较慢的缺点,提出一种基于L-M算法的神经网络应用于机械设备故障诊断的专家系统。论述了神经网络的专家系统结构,并以7216圆锥轴承试验研究为例,建立了基于该算法的故障诊断模型。仿真结果表明:该模型显著缩短了训练时间,具有较高的准确性。运用该神经网络专家系统进行机械故障诊断是有效的。 相似文献
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改进的BP神经网络在局域网故障诊断中的应用 总被引:3,自引:2,他引:1
现有的网络故障诊断方法存在诸多的不足,为了能够实现准确有效快速地排除网络故障,将人工神经网络的方法应用到对局域网的故障诊断中。先对传统的BP人工神经网络进行了分析,针对其收敛速度慢,存在局部极小值的缺点提出了一种改进后的BP人工神将网络。并先后将传统的以及改进后的两种BP神经网络应用到局域网的故障诊断中。仿真测试结果表明改进后的BP神经网络方法相比传统的BP神经网络方法确实能够更有效快速地完成对局域网的故障诊断,具有一定的应用价值。 相似文献
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滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一。滚动轴承很容易损坏,而它的工作条件通常比较复杂,很难对其故障进行准确判断。为了提高滚动轴承故障诊断的有效性,构建了一种新的基于改进量子蜂群算法和BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型(IQABC-BP)。首先针对量子蜂群算法在种群初始化和进化过程中存在的问题,提出了一种改进量子蜂群算法,然后利用改进量子蜂群算法对BP神经网络的初始权值、阈值和隐含层单元数进行优化,建立了一种具有超并行超高速的基于改进量子蜂群算法的BP神经网络模型,并应用于滚动轴承的故障诊断中。实验结果表明,IQABC-BP模型收敛速度更快,故障诊断效果更好,具有很好的应用价值。 相似文献
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针对经典BP神经网络运行中存在的缺陷,提出了改进的BP神经网络.应用改进的BP神经网络模型对李家峡拱坝各高程的变形监测数据进行了预测,并将其预测结果与实际测量值进行对比分析.结果表明,改进的BP神经网络模型在数据预测方面取得了很好的效果. 相似文献
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针对磁罗盘传感器非线性校正中现有方法的不足,提出采用小波函数和双曲正弦函数作为超限学习机(ELM)的激活函数,并将此改进超限学习机用于磁罗盘的校正.同时,阐述了传感器的非线性校正原理,磁罗盘航向误差模型及改进超限学习机的实现过程,并分别采用BP神经网络法和传统ELM对磁罗盘进行非线性校正.实验结果表明,改进ELM算法补偿后最大误差为0.103°,均方根误差为0.0596°,优于BP神经网络算法(补偿后最大误差为0.5°,均方根误差为0.1805°)和传统ELM神经网络(补偿后最大误差为0.21°,均方根误差为0.1056°). 相似文献
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基于平衡学习的CMAC神经网络非线性滑模容错控制 总被引:2,自引:1,他引:1
以一改进的信度分配CMAC(cerebellar model articulation controllers)神经网络为在线故障诊断的手段,将变结构滑模摔制技术引入容错控制器设计之中,提出一种动态非线性系统主动容错控制方法.在常规CMAC学习算法中,误差被平均地分配给所有被激活的存储单元,不管各存储单元存储数据(权值)的可信程度.改进的CMAC中,利用激活单元先前学习次数作为可信度,其误差校正值与激活单元先前学习次数的-p次方成比例,从而提高神经网络的在线学习速度和精度;在此基础上利用滑模控制算法进行容错控制律的在线重构,实现动态非线性系统在线故障诊断与容错控制的集成.分析了系统的稳定性,仿真结果表明改进故障学习算法及容错控制的有效性. 相似文献