O atuador linear é um dispositivo que converte o movimento rotacional de um motor em movimento linear, amplamente utilizado em diversos sistemas de automação. No entanto, os atuadores lineares podem funcionar mal durante a operação, afetando o desempenho e a segurança do sistema. Portanto, o diagnóstico de falhas de atuadores lineares é muito importante. Este artigo apresenta um método de diagnóstico de falhas de atuador linear baseado em dados e um método de diagnóstico de falhas de atuador linear baseado em observador adaptativo.
Um método de diagnóstico de falhas baseado em dados para atuadores lineares
Este método utiliza os dados de medição de corrente e posição de atuadores lineares para extrair características e construir indicadores de falha. A vantagem desse método é que ele não requer um modelo físico ou sensores adicionais, mas apenas utiliza os dados já presentes no próprio controlador. As etapas específicas são as seguintes:
Extraia recursos de dados de medição atuais e de posição. As características incluem as características dinâmicas do sistema durante a operação em estado estacionário e transitório, tais como média de corrente, pico de corrente, média de posição, pico de posição, taxa de mudança de posição, etc.
Combine recursos em indicadores de falhas. A quantidade de indicação de falha é um valor numérico que reflete se há uma falha no sistema e a gravidade da falha. Um método comumente usado é usar o Support Vector Machine (SVM) para classificar recursos e obter funções discriminantes para estados normais e de falha.
Defina o limite para indicação de falha. O limiar é um valor numérico usado para determinar se a indicação de falha excede o intervalo normal. O limite pode ser determinado com base em dados históricos ou experiência, ou ajustado dinamicamente com base em dados em tempo real ou métodos estatísticos.
Execute a detecção e o diagnóstico de falhas com base na quantidade e no limite de indicação de falhas. Se a indicação de falha exceder o limite, considera-se que o sistema não funcionou mal, e o tipo e a localização da falha são determinados com base no tamanho e na tendência da indicação de falha.