發(fā)布時(shí)間：2020-10-11 14:11

　　 現(xiàn)代工業(yè)隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步對(duì)系統(tǒng)的安全性和可靠性催生了更高的要求,故障診斷技術(shù)因此也逐漸發(fā)展起來(lái)。舵機(jī)是民用飛機(jī)飛控系統(tǒng)的核心執(zhí)行機(jī)構(gòu),驅(qū)動(dòng)升降舵、副翼和方向舵等舵面的偏轉(zhuǎn),實(shí)現(xiàn)對(duì)飛機(jī)姿態(tài)和軌跡的控制。由于其復(fù)雜的非線性閉環(huán)系統(tǒng)結(jié)構(gòu),舵機(jī)屬于故障易發(fā)系統(tǒng)。而民用航空的運(yùn)行對(duì)機(jī)載部件的安全性和可靠性要求極高,因此研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法的間歇過(guò)程故障診斷及舵機(jī)狀態(tài)監(jiān)控技術(shù)意義重大。論文以舵機(jī)為研究對(duì)象,基于現(xiàn)有故障診斷技術(shù),從近鄰傳播聚類分析、主成分分析和多向主成分分析三個(gè)方面系統(tǒng)研究了基于過(guò)程的多元統(tǒng)計(jì)分析方法,主要開(kāi)展了下列獨(dú)立性的研究工作:提出基于改進(jìn)的近鄰傳播(AP)聚類和子時(shí)段相似度遞減掃描(PSDS)的兩階段法,對(duì)間歇過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行分段建模和監(jiān)控。首先,為了提取模型切換的動(dòng)態(tài)特性,用更能反映復(fù)雜間歇過(guò)程數(shù)據(jù)特征趨勢(shì)的相似度度量方法改進(jìn)經(jīng)典AP聚類,然后用改進(jìn)的AP聚類算法進(jìn)行采樣數(shù)據(jù)的預(yù)劃分。其次,考慮預(yù)劃分得到的子時(shí)段的內(nèi)部相關(guān)性特征也存在顯著變化,本文提出新的PSDS算法對(duì)子時(shí)段再次進(jìn)行細(xì)劃分,并經(jīng)過(guò)特征識(shí)別將所有采樣數(shù)據(jù)最終劃分為穩(wěn)定和過(guò)渡部分。同時(shí),在建模過(guò)程中,也提出了離群點(diǎn)和誤分類點(diǎn)的概念和解決辦法。針對(duì)間歇過(guò)程故障診斷中普遍存在的時(shí)序問(wèn)題、批次不等長(zhǎng)和軌跡不同步問(wèn)題,本文進(jìn)一步提出了基于順序移動(dòng)主成分分析(SMPCA)算法的多時(shí)段過(guò)程監(jiān)控計(jì)劃。首先,用SMPCA算法對(duì)不等長(zhǎng)的間歇數(shù)據(jù)進(jìn)行按時(shí)序的多時(shí)段劃分,SMPCA模型的不斷更新解釋了采樣數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)多時(shí)段特性。然后,通過(guò)提取局部SMPCA模型的特征空間并為關(guān)鍵變量建立相似度演變指標(biāo),揭示了過(guò)程數(shù)據(jù)變化的趨勢(shì)。最后,提出模塊化的建模方法解決了批次不等長(zhǎng)及軌跡不同步的問(wèn)題,并用有區(qū)分的監(jiān)控和二次監(jiān)控技術(shù)提高了模型的整體監(jiān)控性能。為了驗(yàn)證所提算法的性能,用舵機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)控。通過(guò)實(shí)際實(shí)驗(yàn)和對(duì)比分析,驗(yàn)證了所提算法具有相對(duì)更為可靠的狀態(tài)監(jiān)控性能。
【學(xué)位單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：V267
【部分圖文】：

按照某種產(chǎn)品的一個(gè)完整的生產(chǎn)周期做重復(fù)性的生產(chǎn)，得到批量的相同產(chǎn)品是對(duì)過(guò)程的通俗描述。在這個(gè)描述中，考慮一個(gè)過(guò)程變量數(shù)為 J 的特定間歇過(guò)程在一個(gè)內(nèi)的采樣時(shí)間為K ，那么這樣一個(gè)周期的采樣數(shù)據(jù)便可以用一個(gè)二維的數(shù)據(jù)陣來(lái)表為 X K J ，即在每一個(gè)采樣時(shí)間都會(huì)對(duì)應(yīng)采集到這個(gè)過(guò)程的所有 J 個(gè)變量。如這個(gè)生產(chǎn)周期重復(fù)I 個(gè)批次，則構(gòu)成了I 個(gè)這樣的數(shù)據(jù)陣，用三維數(shù)據(jù)的形式表示為 X I K J 。如圖 1-1 所示，典型的間歇數(shù)據(jù)包括縱軸的采樣批次 I (i 1, 軸的觀測(cè)變量 J j 1, ,J 和斜軸的樣本量。將間歇過(guò)程所產(chǎn)生的三維數(shù)據(jù)矩陣展成二維數(shù)據(jù)矩陣可以采取多種不同的方法。一種常用的展開(kāi)方法是：將三維數(shù)據(jù)矩 沿著時(shí)間軸K 作垂直切分，然后將每一個(gè)通過(guò)切分得到的 I J 切片依次向右水列，則構(gòu)成一個(gè)新的二維數(shù)據(jù)矩陣 I KJ .

聚類結(jié)果更加穩(wěn)定和可靠。本質(zhì)上，在初始迭代過(guò)程中，AP 聚類將每一個(gè)作為輸入量，通過(guò)規(guī)定兩種信息并在類的目的。中，樣本點(diǎn)之間的相似度是用歐式距相似度可表示為：2k x種信息為吸引度 r i ,k 和歸屬度 a i ,k i的樣本點(diǎn)的聚類中心的證據(jù)。a i ,k 表聚類中心的合適程度。兩者之間的信

圖 2-2 AP 聚類信息傳遞示意圖迭代規(guī)則的具體數(shù)學(xué)表達(dá)式如公式（2 '' 'max , ,k k a i k s i k ''.' 0, , max 0, , ,ax 0, , ,i i kr k k r i k i r i k i 1, ,t t r i k r i k 1, ,t t a i k a i k 性的阻尼因子。A）
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本文編號(hào)：2836693