CMAC小脑神经网络观测器的构建与故障诊断应用(机床与液压)讲诉.doc

CMAC小脑神经网络观测器的构建与故障诊断应用 李永建 （盐城工学院机械工程学院 盐城 224002） 摘要：为了把观测器应用于故障诊断研究，本文在分析CMAC小脑神经网络结构原理的基础上，构建CMAC观测器对液压位置伺服系统进行故障诊断研究。通过对液压位置伺服系统建模，利用CMAC观测器对电子放大器故障和液压泄露故障的仿真分析，分析结果验证了CMCC观测器对故障诊断的有效性，这是CMAC观测器在液压位置伺服系统的故障诊断方面的首次尝试，具有一定的理论价值。 关键词：液压位置伺服系统；CMAC；观测器；故障诊断 The Construction of CMAC Observer and Its Application in Fault Diagnosis LI Yongjian (School of Mechanical Engineering, Yancheng Institute of Technology, Yancheng, 224002) Abstract: In order to apply observers to fault diagnosis study, the construction and operation of CMAC is analyzed, on which CMAC observer is constructed for fault diagnosis of hydraulic position servo system. Through modeling for hydraulic position servo system, simulation analysis of electronic amplifiers and hydraulic leak is conducted with the help of CMAC observer. The results prove the effectiveness of CMAC observers for fault diagnosis which is also the first successful attempt for CMAC observers at fault diagnosis of hydraulic position servo system and has certain theoretical values. Key words: hydraulic position servo system; CMAC; observer; fault diagnosis 1. CMAC小脑神经网络结构 1975年，J. S. Albus提出一种模拟小脑功能的神经网络模型Cerebella Model Articulation Controller, 简称CMAC[1,2]。CMAC小脑神经网络是仿照小脑控制肢体运动的原理而建立的神经网络模型。小脑指挥运动时具有不假思索地做出条件反射迅速响应的特点，这种条件反射式响应是一种迅速联想。因此，CMAC网络与其它网络相比具有收敛速度快的特点。 简单的CMAC结构如图所示 （） （1.2） 图 CMAC小脑神经网络结构采用对液压位置伺服系统进行状态观测，通过实际系统输出与观测器输出间的误差实现伺服系统的故障诊断。基于以上的非线性系统的状态观测器的输出残差为，可以通过适当逻辑判断实现故障诊断。 图2 CMAC故障观测器结构原理图观测器的结构如图所示，网络的输入为系统控制指令r和系统的输出的角度信号；网络的输出为待估计的系统的输出角度。 在网络训练时采用的输入信号是系统的输入指令r和系统的输出作为网络的输入样本，系统的输出角度信号作为期望输出的样本。采集大量样本训练网络以确定网络的结构参数，这时要注意：训练网络的样本应含盖尽量多的数据信息。 图 3液压位置伺服系统示意图 伺服阀的流量方程： （） 其中：为液压缸流量m3/s；为液压缸压降N/m；为流量增益m/s；为压力-流量系数m3/s/Pa。 液压缸连续方程： （）为液压缸的总泄漏系数m3/s/Pa；为等效体积弹性模数MPa；A 为活塞面积m2；为活塞位移m；为作动筒两腔的总容积m3。 液压缸的力平衡方程： （） 为粘性阻尼系数Nm/s；为活塞的质量kg。 伺服放大器可以看成一个比例环节，其传递函数为： 反馈位移传感器的传递函数为： 动力机构传递函数为： 得到液压位置伺