一种基于SVR多模型的液压舵回路故障诊断系统构造方法

摘要

本发明涉及一种基于SVR多模型的液压舵回路故障诊断系统构造方法，包括设计基于SVR多模型的液压舵回路故障诊断系统，训练故障诊断SVR模型组，测试故障诊断系统三个步骤。该故障诊断系统结构灵活，可根据液压舵回路可测状态数及故障种类数进行调整。该故障诊断系统通过采集典型条件下舵回路各状态历史数据训练SVR模型组，使其逼进各状态的动态特性。然后将模型组的输出与实际输出进行对比，基于生成的残差集进行故障检测和隔离。由于SVR模型训练过程不依赖舵机的精确模型，从而避免了因建模误差导致的故障诊断可靠性降低问题。因此该方法更适合工程应用。

说明书

技术领域

本发明属于液压舵回路故障诊断技术领域，涉及一种基于SVR多模型的液压舵回路故障诊断系统构造方法。

背景技术

液压舵回路是飞机自动控制系统中不可缺少的组成部分，对飞机的安全起降和飞行性能有重大影响。典型的液压舵回路主要由电液伺服阀、液压缸、位移传感器三个部件组成，舵回路的故障也主要集中在这三个部件上。电液伺服阀故障种类繁多，按故障表现可大体划分为泄漏型、堵塞型、卡滞型及电气元件故障；液压缸故障可分为泄露、爬行和卡死故障；传感器故障主要包括恒偏差、变增益、卡死故障。

以往的故障诊断方法侧重于对液压舵回路中伺服阀、液压缸等单个部件进行研究，忽略了单个部件故障对整个舵回路的影响；对舵回路单一故障研究的比较多，对多故障的检测和隔离技术研究的比较少。

以往针对液压舵机的多故障诊断，往往采用传统多模型法。即构造多个观测器或滤波器对系统各故障条件下的状态进行估计，以一定的算法使得所发生的故障以较快的速度逼近故障后系统动态特性的“最优模型”。由于构造观测器和滤波器都需要事先建立系统的物理模型，因而此类方法的可靠性极大地依赖于机理建模的精确性。液压舵机模型自身的非线性和不确定性，使得这类系统很难被精确建模。相比传统多模型法，基于数据驱动多模型的故障诊断方法主要利用从待诊断系统中采集到的历史数据逼近系统各故障过程，不依赖于物理模型，更适合于工程应用。其中，神经网络(ANN)常被用来逼近待诊断系统的各故障过程。

Vapnik等人于1995年提出支持向量回归理论(SVR，support vector machine forregression)用以解决回归拟合方面的问题。将SVR理论用于故障诊断，其基本原理是使用SVR对训练样本进行函数逼近，拟合出一个可以描述样本输入输出关系的函数，然后通过对比测试样本输出与拟合函数输出的残差实现故障诊断。截至目前，SVR技术已经在水下自主航行器、电力传输系统、航空发动机、高频电源等实际系统或设备的故障诊断中得到应用。研究表明基于SVR的模型逼近比ANN算法需要的训练样本少，精确性更高。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于SVR多模型的液压舵回路故障诊断系统构造方法，解决液压舵回路多种故障的检测和隔离问题。

技术方案

一种基于SVR多模型的液压舵回路故障诊断系统构造方法，其特征在于步骤如下：

步骤1、设计基于SVR多模型的故障诊断系统：

步骤1.1：确定故障诊断系统的结构

故障诊断系统包括故障检测模型组、故障隔离模型组和故障决策单元；

所述故障检测模型组生成故障检测残差集，包括一个结构上平行的SVR模型组SVRG0；模型组中的每个SVR模型分别对正常条件下系统的每个可测状态输出进行逼近；设液压舵机有m个可测状态，则模型组SVRG0包括m个SVR模型SVRG0_1～SVRG；0_m

所述故障隔离模型组生成故障隔离残差集，包括多个平行SVR模型组；设待隔离故障种类为n，则故障隔离模型组包括n个模型组SVRG1～SVRGn，每个模型组中包含多个结构平行的SVR模型为SVRGi_0～SVRGi_m,i＝1,2,…n，各SVR模型分别对特定故障类型下m个可测状态进行逼近；

所述故障决策单元根据故障检测和故障隔离模型组的输出结果输出故障诊断结果；

步骤1.2：确定故障诊断系统的输入

以液压舵回路的m个可测状态个数为故障诊断系统输入的个数，采集m个状态的时间序列构成测试样本集X＝(X₁,X₂,…X_m)作为故障诊断系统的输入；

液压舵回路的可测状态信号为：作动筒两腔压力信号，伺服阀阀芯位移信号，作动筒位移信号，作动筒运动速度信号；

步骤1.3：确定故障诊断系统的输出

故障诊断系统中故障检测模型组输出端个数固定为m；待隔离的故障种类为n，则故障诊断系统中故障隔离模型组输出端个数为m×n；故障决策单元输出端个数固定为2，可由y＝(y₁,y₂)表示，y₁指示故障是否发生，y₂指示故障发生的种类；

步骤1.4：构成故障诊断系统

将故障检测模型组m个输出端连接故障决策单元的输入端，故障决策单元根据这部分输入检测系统是否发生故障，并将结果输出到y₁；y₁连接故障隔离模型组的输入端；

故障隔离模型组根据y₁的取值判断是否启动生成故障隔离残差；

故障隔离单元的m×n个输出端也连接故障决策单元输入端；

故障决策单元计算故障隔离结果并输出到y₂；

步骤2：训练故障诊断SVR模型组

步骤2.1：准备训练样本

采集m个正常系统可测状态在固定时间段T＝[t₁,t₂]内的时间序列，构成m个训练样本集作为故障检测SVR组SVRG0的训练样本；每个训练样本集x_i中包含l个样本，i＝1,2,…l；样本维数为2，x_i＝[x_i1,x_i2]，x_i1为时间序列采样中的时刻，x_i2为x_i1时刻时间序列的幅值；

采集n种故障条件下系统m个状态在时间段T内的时间序列，构成m×n个训练样本集用来训练故障隔离SVR组SVRG1～SVRGn；

步骤2.2：训练故障诊断模型组

使用生成的训练样本集分别对故障检测SVR模型组、故障诊断SVR模型组进行训练；

步骤3：确定故障检测阈值

将n种故障条件下系统m个故障样本集依次输入故障检测SVR模型组SVRG0，计算各故障检测SVR模型的输出与样本实际输出的残差，并与无故障条件下输出的残差进行比较，确定每个故障检测SVR模型的检测阈值；针对一种故障，至少有一个SVR模型设定的检测阈值满足T_r＜||r(t)||₂，检测故障成立；其中：r(t)表示某种故障条件下，SVR模型输出的故障检测残差；

步骤4：确定故障隔离阈值

将n种故障条件下系统m个故障样本集依次输入故障隔离SVR模型组SVRG1～SVR，Gn计算故障隔离SVR模型的输出与样本实际输出的残差；根据残差计算结果确定各故障隔离SVR的隔离阈值；当发生故障k,k＝1,2,…n，要求模型组SVRGk至少有一个SVR SVRGk_i,i＝1,2,…m，设定的阈值满足T_k＞||r(k)||₂k≠q，同时其他模型中对应的SVR>q≤||r(q)||₂q＝1,2,…k-1,k+1,…n，实现故障类型k的隔离；

步骤5：测试故障诊断系统

步骤5.1：准备测试样本

正常及n种故障条件下，采集多个包含m个状态的时间序列构成测试样本集X＝(X₁,X₂,…X_m)。记录每个测试样本集X对应的故障诊断预期输出结果；如果测试样本为正常样本，则记录故障预期检测结果y_e1为0，否则记录y_e1为1；如果测试样本为1～n种故障条件下的样本，则记录故障预期隔离结果y_e2为1～n；故障检测预期结果为正常的样本，记录故障预期隔离结果y_e2＝0；

步骤5.2：测试故障诊断系统

将测试样本集逐个输入故障诊断系统，记录故障诊断系统实际输出结果；对比理想输出结果，确认故障诊断系统的故障检测正确性和故障隔离正确性。

所述步骤1.3中故障诊断系统的输出形式为：y₁取值为0，1，-1，其中：0表示无故障发生，1表示有故障发生，-1表示无法检测；y₂取值为0～n，取值为0时表示无法隔离故障，其他取值与故障种类的编号一一对应。

有益效果

本发明提出的一种基于SVR多模型的液压舵回路故障诊断系统构造方法，包括设计基于SVR多模型的液压舵回路故障诊断系统，训练故障诊断SVR模型组，测试故障诊断系统三个步骤。该故障诊断系统结构灵活，可根据液压舵回路可测状态数及故障种类数进行调整。该故障诊断系统通过采集典型条件下舵回路各状态历史数据训练SVR模型组，使其逼进各状态的动态特性。然后将模型组的输出与实际输出进行对比，基于生成的残差集进行故障检测和隔离。由于SVR模型训练过程不依赖舵机的精确模型，从而避免了因建模误差导致的故障诊断可靠性降低问题。因此该方法更适合工程应用。

附图说明

图1为本发明液压舵回路结构图；

图2为本发明故障诊断系统结构图；

图3为本发明故障诊断算法流程图；

图4为本发明液压舵回路多个故障诊断SVR训练原理图。

具体实施方式

现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：

本发明实施例的对象是一类典型的液压舵回路，其结构图如图1所示。该舵回路由控制器、电液伺服阀、液压缸、位移传感器及负载组成，位移传感器的输出信号反馈到系统的输入端构成位置闭环。系统运行时，电液伺服阀将控制器输出的电信号放大、转换并控制大功率的液压能，推动液压缸活塞杆的运动，从而带动飞机舵面偏转。本发明针对此类闭环系统提出基于SVR多模型的液压舵回路故障诊断系统构造方法，按照以下步骤实施：

步骤1：设计基于SVR多模型的故障诊断系统

步骤1.1：确定故障诊断系统的结构

如图2所示，故障诊断系统由故障检测模型组、故障隔离模型组及故障决策模块构成；故障检测模型组生成故障检测残差集，包括一个结构上平行的SVR模型组(SVRG0)，模型组中的每个SVR模型分别对正常条件下系统的每个可测状态输出进行逼近。本实施例采集液压舵回路m＝5个状态的时间序列构建SVR故障检测模型组，这5个状态分别为液压缸左腔压力PA，右腔压力PB，伺服阀阀芯位移X_v，液压缸活塞运动速度Vxp，系统输出位移X_p。则模型组SVRG0包括5个SVR模型(SVRG0_1～SVRG0_5)。

故障隔离模型组生成故障隔离残差集，包括多个结构上平行SVR模型组。根据待诊断系统的故障种类确定故障诊断系统中故障隔离SVR模型组的个数。本实施例基于Simulink仿真环境验证所提方法的可行性。选取6种液压舵回路典型故障构建SVR故障隔离模型组，6种故障名称及仿真方法见表1。则故障隔离单元包括n＝6个模型组(SVRG1～SVRG6)，每个模型组中包含多个结构平行的SVR模型(SVRGi_1～SVRGi_5,i＝1,2,…6)，各SVR模型分别对特定故障类型下5个可测状态进行逼近。

故障决策模块根据故障检测和故障隔离模型组的输出结果输出故障诊断结果。

表1液压舵回路典型故障

步骤1.2：确定故障诊断系统的输入

液压舵回路的可测状态个数即为故障诊断系统输入的个数，本实施例中液压舵回路有5个可测状态，则分别采集5个状态的时间序列构成测试样本集X＝(X₁,X₂,…X₅)作为故障诊断系统的输人。

步骤1.3：确定故障诊断系统的输出

故障诊断系统中故障检测模型组输出端个数固定为5；待隔离的故障种类为6，则故障诊断系统中故障隔离模型组输出端个数为30；故障决策模块输出端个数固定为2，可由y＝(y₁,y₂)表示，y₁指示故障是否发生，y₂指示故障发生的种类。

步骤1.4：构成故障诊断系统

故障检测模型组5个输出端连接故障决策单元的输入端，故障决策单元根据这部分输入检测系统是否发生故障，并将结果输出到y₁；y₁同时连接故障隔离模型组的输入端。故障隔离模型组根据y₁的取值判断是否启动生成故障隔离残差。故障隔离单元的30个输出端也连接故障决策单元输入端。故障决策单元计算故障隔离结果并输出到y₂

步骤2：训练故障诊断SVR模型组

步骤2.1：准备训练样本

采集5个正常系统可测状态5～30秒的时间序列，滤除高频噪声，构成5个训练样本集作为故障检测SVR模型组(SVRG0)的训练样本。每个训练样本集中包含l＝4000个样本，用x_i表示，i＝1,2,…l。样本维数为2，即x_i＝[x_i1,x_i2]，x_i1为时间序列采样中的时刻，x_i2为x_i1时刻时间序列的幅值；仿真中故障注入时间均为第15秒，故障引起的参数变化占原参数值的30％，采集6种故障条件下系统5个状态在时间段5～30内的时间序列，滤除高频噪声，构成30个训练样本集，用来训练故障隔离SVR模型组(SVRG1～SVRG6)。样本与SVR的对应关系如图3所示。表2给出了正常及6种故障条件下的训练样本样例。

表2训练样本样例

步骤2.2：训练故障诊断模型组

使用生成的训练样本集分别对故障检测SVR模型组、故障诊断SVR模型组进行训练。SVR多模型的训练过程如图3左半部分所示。对于每一个SVR模型，均采用网格法生成一组备选模型参数，通过5重交叉验证法测试模型精度，使用最优模型参数建立SVR模型。

步骤3：确定故障诊断阈值

同步骤2.1，假设系统当前故障引起的参数变化占原参数值的20％，则对6种故障在故障参数变化为20％的条件下进行仿真，采集6种故障条件下系统5个状态在时间段5～30内的时间序列，滤除高频噪声，构成测试故障样本集，部分测试样本样例见表3。每个样本集包含l＝4000个样本，用x_i表示，i＝1,2,…l。样本维数为2，即x_i＝[x_i1,x_i2]，x_i1为时间序列采样中的时刻，x_i2为x_i1时刻时间序列的幅值。将6种故障条件下的测试样本集依次输入故障检测SVR模型组(SVRG0)，计算各故障检测SVR模型的输出与样本实际输出的残差，与无故障条件下输出的残差进行比较，确定每个故障检测SVR模型的检测阈值。针对一种故障，至少有一个SVR模型(SVRG0_1～SVRG0_5)设定的检测阈值满足如下条件，故障才可以被检测。

T_r＜||r(t)||₂

r(t)表示某种故障条件下，SVR模型输出的故障检测残差。

表3测试样本样例

步骤4：确定故障隔离阈值

将步骤3中得到的测试样本集依次输入故障隔离SVR模型组(SVRG1～SVRG6)，计算故障隔离SVR模型的输出与样本实际输出的残差。根据残差计算结果确定故障隔离模型组中各SVR的故障隔离阈值。即假设发生故障k,k＝1,2,…6，要求模型组SVRGk至少有一个SVR(SVRGk_i,i＝1,2,…5)设定的阈值T_k满足

T_k＞||r(k)||₂(k≠q)

同时其他模型中对应的SVR(SVRGq_i)的阈值T_q需满足：

T_q≤||r(q)||₂q＝1,2,…k-1,k+1,…6

则可实现故障类型k的隔离。

步骤5：测试故障诊断系统

步骤5.1：准备测试样本

从已获得的测试样本集中随机选取正常或故障条件下的一组测试样本集X＝(X₁,X₂,…X₅)。参照故障诊断系统输出形式记录该测试样本对应的理想输出结果。

步骤5.2：测试故障诊断系统

将测试样本集逐个输入故障诊断系统，记录故障诊断系统实际输出结果。对比理想输出结果，检查故障诊断系统的故障检测正确性和故障隔离正确性。

本发明对步骤1.3中故障诊断系统的输出形式做如下规定：

y₁取值为0或1，0表示无故障发生，1表示有故障发生。y₂取值为0～n，取值为0时表示无法隔离故障。其他取值与故障种类的编号一一对应。

本发明的故障诊断系统结构灵活，可根据液压舵回路的可测状态数及故障种类数进行调整。不依赖于系统精确的数学模型。SVR模型训练所需样本少，模型精度高。有效检测和隔离闭环液压舵回路的多种故障。