留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

模糊聚类方法在电动舵机致命故障检测中的应用

章家保 徐伟

章家保, 徐伟. 模糊聚类方法在电动舵机致命故障检测中的应用[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(S1): 123-129.
引用本文: 章家保, 徐伟. 模糊聚类方法在电动舵机致命故障检测中的应用[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(S1): 123-129.
Zhang Jiabao, Xu Wei. Electromechanical actuator fatal fault detection using fuzzy cluster method[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(S1): 123-129.
Citation: Zhang Jiabao, Xu Wei. Electromechanical actuator fatal fault detection using fuzzy cluster method[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(S1): 123-129.

模糊聚类方法在电动舵机致命故障检测中的应用

基金项目: 

国家863计划(2012AA121502)

详细信息
    作者简介:

    章家保(1981-),男,博士,主要从事星务计算机开发及小型伺服系统控制的方面研究.Email: changjacob@163.com

  • 中图分类号: V242.5

Electromechanical actuator fatal fault detection using fuzzy cluster method

  • 摘要: 为了对电动舵机进行致命故障检测,根据模糊聚类方法建立了舵机标准状态样本,通过计算待测状态样本与标准状态样本之间的距离,将其归为最近的一类状态.首先,对舵机原始状态样本数据进行了归一化处理.接着,选用夹角余弦法建立了各样本间的模糊相似矩阵.然后,对初始聚类中心矩阵和隶属度矩阵进行迭代运算,设定最大迭代误差并结束迭代过程,得到了舵机标准状态样本.最后,搭建了舵机状态检测的试验平台,在拷机试验中舵机控制器实时运行状态检测程序,实时计算待测样本与标准状态样本的距离.实验结果表明: 状态检测程序运行时间只需0.23 us,且检测结果全部正确.此状态检测方法满足了电动舵机故障检测准确性和实时性的要求.
  • [1] Fu Yongling, Pang Yao, Liu Hesong, et al. Fault detection of dual redundant actuation system based on the fault modeling[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2011, 37(11): 1372-1377. (in Chinese)
    [2]
    [3] Wu Bin. The fault diagnosis technology based on models and its application in the electro-mechanical actuator[D]. Xiangtan: Xiangtan University, 2008. (in Chinese)
    [4]
    [5] Liu Kunpeng, Zeng Qinghua. Fault diagnosis method for missile electromechanical actuator[J]. Missile and Space Vehcile, 2008, 298(6): 13-16. (in Chinese)
    [6]
    [7] Wang Gang, Ding Junhui, Liang Ming. Program design for actuator fault diagnosis used in security control system of target missile[J]. Tactical Missile Technology, 2011, (1): 105-108. (in Chinese)
    [8]
    [9] Shi Xianjun, Zhang Wenguang, Zhang Yan, et al. Application of RBF neural network based on PSO algorithm in fault diagnosis of actuation system[J]. Journal of Naval Aeronautical and Astronautical University, 2011, 26(2): 131-135. (in Chinese)
    [10]
    [11] Zhang Jiabao. The Research on test xcheme of the digital electromechanical actuator based on CAN Bus[C] //The 2nd International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering, Inner Mongolia, P. R. China: MACE, 2011: 4602-4605.
    [12]
    [13] Li Hongxin. Engineering Fuzzy Mathematics Method and Application[M]. Tianjin: Tianjin Science and Technology Press, 1999. (in Chinese)
    [14]
    [15] Chen Xi, Fang Fang, Hu Zhanli. Fuzzy clustering methods[J]. Life Sciences Apparatus, 2013, 11(12): 33-37. (in Chinese)
    [16]
    [17]
    [18] Wang Wenxiang, An Weizhen. Engine vibration fault diagnosis research based on fuzzy clustering method of gas turbine[J]. Gas Turbine Technology, 2013, 26(3): 44-47. (in Chinese)
    [19]
    [20] Ma Zengtao, Gao Junwei, Leng Ziwen, et al. A method of metro vehicle auxiliary inverter fault diagnosis based on fuzzy clustering arithmetic[J]. Journal of Qingdao University(ET), 2013, 28(3): 8-14. (in Chinese)
    [21] Cao Yinan, Wang Xinwei, Zhou Yan. Spatial positioning fuzzy C-means algorithm in segmentation of range-gated image[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(10): 2682-2696. (in Chinese)
    [22]
    [23] Xiao Qianjin, Jia Hongguang, Zhang Jiabao, et al. Identification and compensation of nonlinearity for electromechanical actuator servo system[J]. Optics and Precision Engineering, 2013, 21(8): 2038-2047. (in Chinese)
    [24]
    [25] Du Fenghuai, Wang Xiao, Sun Huyuan. Fault tolerant control on missile rudder deadlock[J]. Journal of Projectiles, Rockets, Missiles and Guidance, 2008, 28(5): 67-70. (in Chinese)
    [26]
    [27]
    [28] Zeng Guangqi, Hu Junan, Wang Dong, et al. Fuzzy Control Theory and Engineering Application[M]. Wuhan: Huazhong Science and Technology University Press, 2012. (in Chinese)
    [29] Bezdek J C, Hathaway R J. Convergence and theory for fuzzy C-means clustering: counterexamples and repairs[J]. IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1987, 17(5): 873- 877.
    [30]
    [31] Wang Jun, Wang Shitong, Chang Fulai, et al. Fuzzy partition based soft subspace clustering and its applications in high dimensional data[J]. Information Sciences, 2013, 17(4): 133-154.
    [32]
    [33] Zhang Guanjun, Zhang Yan, Zhang Shijun. New method of transformer fault diagnosis application[J]. High Voltage Instrument, 2008, 4: 32-35. (in Chinese)
    [34]
    [35] Li Xuchao, Liu Haikuan, Wang Fei, et al. The survey of fuzzy clustering method for image segmentation[J]. Journal of Image and Graphics, 2012, 17(4): 447-458. (in Chinese)
  • [1] 郝建新, 王力.  基于红外温度序列的电路板故障诊断研究 . 红外与激光工程, 2023, 52(4): 20220492-1-20220492-12. doi: 10.3788/IRLA20220492
    [2] 卢祺, 林婷婷, 李程鹏, 李荣华, 葛研军.  空间非合作目标点云聚类配准方法 . 红外与激光工程, 2021, 50(9): 20200431-1-20200431-10. doi: 10.3788/IRLA20200431
    [3] 郭文凤, 焦志刚.  基于包围盒约束光谱聚类的红外目标识别算法 . 红外与激光工程, 2021, 50(11): 20210085-1-20210085-6. doi: 10.3788/IRLA20210085
    [4] 邢承滨, 龚声胜, 于晓亮, 李易馨.  高斯混合聚类对移动曲面拟合滤波分类的应用 . 红外与激光工程, 2021, 50(10): 20200501-1-20200501-11. doi: 10.3788/IRLA20200501
    [5] 黄达, 黄树彩, 赵炜, 陆屹, 曹文焕.  导弹尾焰光谱的模糊识别 . 红外与激光工程, 2018, 47(10): 1026001-1026001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.1026001
    [6] 张东阁, 傅雨田.  基于一类支持向量机的盲元检测方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(4): 404001-0404001(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0404001
    [7] 薛俊韬, 倪晨阳, 杨斯雪.  特征聚类的局部敏感稀疏图像修复 . 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1126001-1126001(9). doi: 10.3788/IRLA201847.1126001
    [8] 宋定安, 李新阳, 彭真明.  0-1故障模型在自适应光学系统中的应用 . 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1111004-1111004(9). doi: 10.3788/IRLA201847.1111004
    [9] 贾鑫, 张惊雷, 温显斌.  双监督信号深度学习的电气设备红外故障识别 . 红外与激光工程, 2018, 47(7): 703003-0703003(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0703003
    [10] 周培培, 丁庆海, 罗海波, 侯幸林.  基于DBSCAN聚类算法的异常轨迹检测 . 红外与激光工程, 2017, 46(5): 528001-0528001(8). doi: 10.3788/IRLA201746.0528001
    [11] 袁洪琳, 李帆, 于涛, 张存读, 赵建辉.  基于可分离模糊核的复合运动模糊星图建模与仿真 . 红外与激光工程, 2016, 45(11): 1126001-1126001(9). doi: 10.3788/IRLA201645.1126001
    [12] 邵春艳, 丁庆海, 罗海波, 李玉莲.  采用高维数据聚类的目标跟踪 . 红外与激光工程, 2016, 45(4): 428002-0428002(10). doi: 10.3788/IRLA201645.0428002
    [13] 杜玉红, 魏坤鹏, 史屹君, 刘恩华, 酆启胤, 董广宇.  水质浊度红外光检测及聚类灰色融合预测模型 . 红外与激光工程, 2016, 45(10): 1028002-1028002(7). doi: 10.3788/IRLA201645.1028002
    [14] 唐庆菊, 刘俊岩, 王扬, 刘元林, 梅晨.  基于模糊C均值聚类和Canny算子的红外图像边缘识别与缺陷定量检测 . 红外与激光工程, 2016, 45(9): 928001-0928001(5). doi: 10.3788/IRLA201645.0928001
    [15] 王晓飞, 王霄衣, 史翔宇, 阎秋静, 陈向南.  基于空间上下文单类分类器的目标检测算法 . 红外与激光工程, 2015, 44(S1): 236-240.
    [16] 冷寒冰, 宫振东, 谢庆胜, 范哲源, 武登山.  基于模糊中值的IRFPA自适应盲元检测与补偿 . 红外与激光工程, 2015, 44(3): 821-826.
    [17] 李庆辉, 李艾华, 苏延召, 马治明.  结合FCM聚类与SVM的火焰检测算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(5): 1660-1666.
    [18] 殷杰, 徐伟弘, 张旭苹.  利用单极性编码脉冲的海底光缆护套层故障探测方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(2): 470-475.
    [19] 曹忆南, 王新伟, 周燕.  距离选通激光成像空间定位模糊C均值聚类分割法 . 红外与激光工程, 2013, 42(10): 2682-2686,2696.
    [20] 杨亚威, 李俊山, 杨威, 赵方舟.  利用稀疏化生物视觉特征的多类多视角目标检测方法 . 红外与激光工程, 2012, 41(1): 267-272.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  353
  • HTML全文浏览量:  69
  • PDF下载量:  209
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2014-10-10
  • 修回日期:  2014-11-15
  • 刊出日期:  2015-01-25

模糊聚类方法在电动舵机致命故障检测中的应用

    作者简介:

    章家保(1981-),男,博士,主要从事星务计算机开发及小型伺服系统控制的方面研究.Email: changjacob@163.com

基金项目:

国家863计划(2012AA121502)

  • 中图分类号: V242.5

摘要: 为了对电动舵机进行致命故障检测,根据模糊聚类方法建立了舵机标准状态样本,通过计算待测状态样本与标准状态样本之间的距离,将其归为最近的一类状态.首先,对舵机原始状态样本数据进行了归一化处理.接着,选用夹角余弦法建立了各样本间的模糊相似矩阵.然后,对初始聚类中心矩阵和隶属度矩阵进行迭代运算,设定最大迭代误差并结束迭代过程,得到了舵机标准状态样本.最后,搭建了舵机状态检测的试验平台,在拷机试验中舵机控制器实时运行状态检测程序,实时计算待测样本与标准状态样本的距离.实验结果表明: 状态检测程序运行时间只需0.23 us,且检测结果全部正确.此状态检测方法满足了电动舵机故障检测准确性和实时性的要求.

English Abstract

参考文献 (35)

目录

    /

    返回文章
    返回