[0065] 得到上述狀態(tài)方程后，參考步驟1中利用歐拉積分方法將狀態(tài)方程離散化，進(jìn)而推 導(dǎo)卡爾曼濾波模型的方法，可W得出兩種故障同時發(fā)生情況下的機(jī)電作動器卡爾曼濾波模 型。
[0066] 最后，將正常情況下的機(jī)電作動器卡爾曼濾波模型與上述S種故障情況下的機(jī)電 作動器卡爾曼濾波模型合并，組成機(jī)電作動器卡爾曼濾波模型庫。
[0067] -種利用所述機(jī)電作動器的卡爾曼濾波模型庫進(jìn)行機(jī)電作動器故障診斷方法，其 特征在于步驟如下：
[0068] 步驟1:當(dāng)實際機(jī)電作動器運(yùn)行時，測量實際機(jī)電作動器的輸出數(shù)據(jù)；
[0069] 步驟2:依次對比實際機(jī)電作動器故障時的輸出數(shù)據(jù)與模型庫中S種故障卡爾曼 濾波模型的輸出數(shù)據(jù)，得到=組殘差及殘差協(xié)方差；
[0070] 步驟3:將上述殘差及殘差協(xié)方差代入似然函數(shù)式和匹配概率模型式，計算得到各 濾波估計值與原始故障數(shù)據(jù)的匹配概率；
[0071] 所述似然函數(shù)式：
[0072] 其中，巧表示故障對象;Z化)表示到k時刻的測量數(shù)據(jù)序列;n為機(jī)電作動器的狀態(tài) 量個數(shù);ri為第Uh濾波器的殘差;PiZ化)為其對應(yīng)的殘差協(xié)方差；
[0073] 所述數(shù)據(jù)匹配概率計算公式：
[0074] 各個診斷對象模型的概率的I 4均根據(jù)貝葉斯后驗概率計算獲得；
[0075] 步驟4: W四種卡爾曼濾波模型中匹配概率最大判斷是否大于系統(tǒng)設(shè)定的闊值，如 果大于，認(rèn)為該模型所對應(yīng)的狀態(tài)為系統(tǒng)當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，故障或正常；如果小于，則認(rèn)為卡 爾曼濾波模型庫中沒有對應(yīng)的匹配模型，當(dāng)前機(jī)電作動器運(yùn)行為其他故障；
[0076] 故障判定準(zhǔn)則如下：
[0077] 其中，
弓匹配程度值;PT為判定是否與卡爾曼濾波模型庫中模型匹配的闊 值。
[0078] 有益效果
[0079] 本發(fā)明提出的一種建立機(jī)電作動器的卡爾曼濾波模型及故障診斷方法，利用交互 式多模型和UKF相結(jié)合，提出一種基于卡爾曼濾波模型的機(jī)電作動器故障診斷和隔離方法。 將Unscented卡爾曼濾波器（UKF)和交互式多模型方法（Interacting Multiple Model，W 下簡稱IMM)相結(jié)合，來解決非線性系統(tǒng)的故障診斷和隔離技術(shù)，并進(jìn)行數(shù)字仿真。在卡爾曼 濾波模型的故障檢測和診斷方法中，各個模型之間有交互作用，可W很好地實現(xiàn)在多個模 型間的切換、融合和交互，具有更高的濾波估計精度和運(yùn)行速度，而且診斷結(jié)果快速準(zhǔn)確。
[0080] 本發(fā)明將交互式多模型方法和UKF算法結(jié)合，提出一種基于IMM-UKF的故障診斷和 隔離方法，利用UKF的卡爾曼濾波模型方法，得到了更加接近真實值的系統(tǒng)狀態(tài)估計量。實 驗結(jié)果表明，新方法不僅能夠較好的估計系統(tǒng)狀態(tài)量，而且能夠快速準(zhǔn)確的診斷并隔離故 障。
【附圖說明】
[0081 ]圖1為本發(fā)明的分析流程圖；
[0082] 圖2卡爾曼濾波器的計算流程框圖
[0083] 圖3為本發(fā)明的機(jī)電作動器結(jié)構(gòu)框圖；
[0084] 圖4為本發(fā)明的I匪-UKF整體算法流程圖；
[0085] 圖5為本發(fā)明的各個模型下艙機(jī)位置輸出圖；
[0086] 圖6為本發(fā)明的傳感器故障時IMM-UKF診斷效果圖；
[0087] 圖7為本發(fā)明的傳感器故障時艙偏角的測量值和估計值圖；
[0088] 圖8為本發(fā)明的傳感器和電機(jī)B相繞組同時故障時IMM-UKF診斷效果圖；
[0089] 圖9為本發(fā)明的傳感器和電機(jī)B相繞組同時故障時艙偏角的測量值和估計值圖；
【具體實施方式】
[0090] 現(xiàn)結(jié)合實施例、附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步描述：
[0091] 本發(fā)明實施例包括W下步驟：
[0092] 第一、建立機(jī)電作動器的卡爾曼濾波模型庫，模型庫內(nèi)包含四個模型，分別是系統(tǒng) 正常情況下的卡爾曼濾波模型，艙面?zhèn)鞲衅骱闫罟收锨闆r下的卡爾曼濾波模型，電機(jī)B相 繞組開路故障情況下的卡爾曼濾波模型和兩者同時發(fā)生故障情況下的卡爾曼濾波模型。具 體步驟如下；
[0093] (1)建立系統(tǒng)正常情況下的卡爾曼濾波模型:根據(jù)伺服電機(jī)電壓平衡方程、電機(jī)轉(zhuǎn) 矩方程、電機(jī)運(yùn)動方程W及傳動機(jī)構(gòu)模型，建立待診斷機(jī)電作動器的數(shù)學(xué)模型；
[0094] (2)分別建立S種故障情況下的機(jī)電作動器卡爾曼濾波模型：
[00M]①傳感器恒偏差故障
[0096] 傳感器的測量輸出值與被測參數(shù)實際值存在恒定誤差時即為常值漂移。系統(tǒng)存在 偏置電壓或偏置電流是傳感器出現(xiàn)偏差故障的主要原因。
[0097] ②電機(jī)B相繞組開路故障
[009引狀態(tài)空間模型發(fā)生改變，對應(yīng)的A、B陣發(fā)生相應(yīng)的改變。
[0099] ③傳感器恒偏差故障和電機(jī)B相繞組開路故障同時發(fā)生
[0100] 即為兩者故障的組合，相應(yīng)的狀態(tài)方程發(fā)生變化。
[0101] 最后，將得到的S種故障情況下的卡爾曼濾波模型與正常情況下卡爾曼濾波模型 的組成卡爾曼濾波模型庫。
[0102] 第二、當(dāng)實際機(jī)電作動器運(yùn)行時，測量并保存其輸出數(shù)據(jù)，將該數(shù)據(jù)與模型庫中四 種卡爾曼濾波模型的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，計算數(shù)據(jù)之間的匹配概率，根據(jù)匹配概率值，判斷 系統(tǒng)運(yùn)行情況。
[0103] 具體實施例如下：
[0104] 本發(fā)明是一種基于卡爾曼濾波模型的機(jī)電作動器故障診斷研究，其分析流程如附 圖1所示，包括預(yù)測當(dāng)前時刻各個模型的概率、估計值的交互融合、模型集概率更新和全局 狀態(tài)估計融合，最后根據(jù)故障診斷策略，得出相應(yīng)數(shù)據(jù)對應(yīng)的故障類型。
[0105] 參照附圖3,機(jī)電作動器由可雙向調(diào)速的伺服電機(jī)、控制單元和機(jī)械減速裝置組 成。采用轉(zhuǎn)換效率高、散熱好的可調(diào)速雙向無刷電機(jī)，外部電機(jī)控制單元通過相電流關(guān)系控 制電機(jī)的轉(zhuǎn)速，然后由機(jī)械減速裝置將高速低轉(zhuǎn)矩的電機(jī)輸出轉(zhuǎn)換成低速大轉(zhuǎn)矩的轉(zhuǎn)動輸 出到艙面。
[0106] 本發(fā)明的基于卡爾曼濾波模型的機(jī)電作動器故障診斷研究方法，按照W下步驟實 施：
[0107] -）、建立機(jī)電作動器的卡爾曼濾波模型庫，模型庫內(nèi)包含四個模型，分別是系統(tǒng) 正常情況下的卡爾曼濾波模型，艙面?zhèn)鞲衅骱闫罟收锨闆r下的卡爾曼濾波模型，電機(jī)B相 繞組開路故障情況下的卡爾曼濾波模型和兩者同時發(fā)生故障情況下的卡爾曼濾波模型。具 體步驟如下；
[0108] (1)建立系統(tǒng)正常情況下的卡爾曼濾波模型:根據(jù)伺服電機(jī)電壓平衡方程、電機(jī)轉(zhuǎn) 矩方程、電機(jī)運(yùn)動方程W及傳動機(jī)構(gòu)模型，建立待診斷機(jī)電作動器的數(shù)學(xué)模型；
[0109] 推由=相定子變量建立的電機(jī)電壓平衡方程為
[0110]
[011*1] 式中，113，化，11。為；相定子電壓(>);13，：[1)，：[。為；相定子相電流(4);63,66,6。為； 相定子的反電動勢(V);分別是相電壓、相電流和各相的反電動勢;P是微分算子，P = d/dt，L 和M分別是=相定義自感化)和=相定子繞組之間的互感化）；R為=相定子繞組的相電阻 (Q )。由于采用星形連接方式，有W下等式
[0112] ia+ib+ic = 0
[0113] 電機(jī)轉(zhuǎn)矩方程為
[0114]
[0115] 電機(jī)運(yùn)動方程
[0116]
[0117] 其中，B為阻尼系數(shù)(N-m - s/rad)，J為電機(jī)的轉(zhuǎn)動慣量化g ?m2)，^為負(fù)載轉(zhuǎn)矩 (N ? m) ,Te為電磁轉(zhuǎn)矩(N ? m)，O是電機(jī)的機(jī)械轉(zhuǎn)速(rad/s)。
[0118] 機(jī)電作動器狀態(tài)方程：
[0119]
[0120]
[0121]
[0122]
[0123]
[0124] 其中，kEa(0)，kEb(0)和kEc(0)為不規(guī)則四邊形函數(shù)，它們與反電動勢和電機(jī)
[0125] 的機(jī)械轉(zhuǎn)速關(guān)系如下：