在轨飞轮故障诊断混合框架设计

• 作者: 王艺鹏 赵琳 郝勇
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 航空航天
• 关键词: 故障诊断 神经网络 混合模型 建模误差 非线性
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 微纳技术与精密机械
• 页码范围: 1728-1740
• 页数: 13页
• 分类号: V9
• 字数: 7981字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20182607.1728

摘要

为提升飞轮的可靠性,本文对飞轮故障诊断技术进行了研究.通过对基于数学解析模型与基于智能计算的故障诊断方法的对比研究,提出了一种基于神经网络的混合故障诊断方法.该方法首先使用数学解析模型与原系统输出的差值作为一级残差;而后利用该一级残差以及系统可测状态对神经网络进行训练;然后使用混合模型输出的二级残差对系统故障进行检测;最后以飞轮注入母线电压以及电枢电流故障对该方法进行验证:在存在母线电压故障工况下混合模型避免了解析模型电流估计的发散问题,与单神经网络模型相比最大跟踪误差降低了44%.在存在电流故障时,不同的转速工况下与两种单模型相比混合模型的最大跟踪误差降低了90%,跟踪方差减小了10倍以上.混合方法可以有效解决由于解析模型存在建模误差引起的故障诊断不够准确的问题以及由于缺乏训练数据所引起的单神经网络模型不能适应新工况的故障诊断问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵琳	哈尔滨工程大学自动化学院	161	1456	20.0	31.0
2	郝勇	哈尔滨工程大学自动化学院	26	203	5.0	13.0
3	王艺鹏	哈尔滨工程大学自动化学院	4	12	2.0	3.0