基于FPCA与DEELM的弹药协调机械臂性能故障诊断

• 作者: 闫少军 文浩
• 来源期刊: 弹道学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障特征提取 函数型主成分分析 差分进化极限学习机 弹药协调机械臂
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 页码范围: 98-104
• 页数: 7页
• 分类号: TJ307
• 语种: 中文
• DOI: 10.12115/j.issn.1004-499X(2022)01-015

摘要

为了实现弹药协调机械臂定位精度超差的性能故障诊断,提出了一种基于函数型主成分分析(FPCA)与差分进化极限学习机(DEELM)结合的故障诊断方法.建立了协调机械臂的动力学解析模型,进行了标准状态下协调过程的仿真分析,同时对协调机械臂实验台架进行了相同状态的协调过程测试,二者输出的支臂角位移曲线吻合较好;利用协调机械臂的动力学解析模型,分析得到气弹簧初始压力和支臂角位移测量误差2个故障参数的临界取值范围,并据此定义了不同的故障类型,在不同故障类型对应的参数取值范围内通过抽样仿真和模拟故障实验获得支臂角位移样本数据;以函数的视角对支臂角位移数据进行分析,将其表示为平滑的函数曲线,利用FPCA计算得到样本数据的函数型主成分得分作为特征参数;将FPCA提取的特征参数与对应的分类标签作为输入与输出信息训练DEELM,利用训练好的DEELM对仿真样本和实验样本进行诊断测试,诊断正确率为98.10％,表明了该方法能够实现协调机械臂性能故障的有效诊断.