柔性机械臂振动控制中的压电传感器故障诊断

针对柔性机械臂结构振动控制中可能出现的压电器件故障问题,以提高系统可靠性和稳定性为主要研究目标,提出了一种集小波神经网络与取代控制技术相结合的容错控制方法.首先设计了3种粘贴不同故障压电片的机械臂结构;然后采用小波包对各种故障压电片进行特征提取,通过径向基函数网络进行特征识别;

再根据故障类型,选用硬件取代控制或基于一种新型非线性滑模观测器的软件取代控制;最后通过NI CRIO平台进行的容错控制实验结果表明,传感器件故障诊断的置信度达到0.9,前两阶振动模态的抑制效果达到10 d B以上.

压电传感器常被应用于结构的振动控制中,为了解决压电传感器故障给控制系统的带来的不稳定问题,根据压电柔性臂振动用压电传感片故障的特点,提出运用小波包变换和RBF神经网络的故障诊断方法。更多详情骁锐科技

首先运用小波包分解和重构原理将传感器输出信号分解到不同频段中,提取每个频段的能量作为状态监测的特征向量,作为RBF网络的输入,然后利用最佳的RBF神经网络进行压电传感器故障分类。实验结果表明该方法具有良好的非以此线性跟踪能力,置信度达到90%,为后续振动容错控制研究奠定良好的基础。