《基于支持向量機(jī)回歸算法的電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)故障分析》由會員分享,可在線閱讀,更多相關(guān)《基于支持向量機(jī)回歸算法的電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)故障分析(3頁珍藏版)》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。
1、基于支持向量機(jī)回歸算法的電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)故障分析
摘要:基于支持向量機(jī)回歸算法的電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)故障分析方法在自動化領(lǐng)域逐漸被廣泛應(yīng)用。本文將對電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)與支持向量機(jī)回歸算法原理進(jìn)行簡要分析,并重點探究基于支持向量機(jī)回歸算法的電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)故障分析。
關(guān)鍵詞:電子機(jī)械制動傳感器;支持向量機(jī)回歸算法;預(yù)測模型
為充分提升電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)的穩(wěn)定性,該領(lǐng)域的學(xué)者研究出基于支持向量機(jī)回歸算法的故障判斷方法。因此,探究基于支持向量機(jī)回歸算法的電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)故障分析有著重要意義。
1電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)
電子機(jī)械
2、制動傳感器系統(tǒng)主要包括電子機(jī)械制動傳感器控制算法,電子機(jī)械制動傳感器,電子機(jī)械制動傳感器執(zhí)行器以及底層控制器。電子機(jī)械制動傳感器的執(zhí)行機(jī)構(gòu)主要由執(zhí)行電機(jī)、運動轉(zhuǎn)換機(jī)構(gòu)以及減速機(jī)構(gòu)三部分構(gòu)成。目標(biāo)制動力進(jìn)入電子機(jī)械制動傳感器的底層控制器中的控制電路轉(zhuǎn)化為信號,傳入驅(qū)動電路,進(jìn)而導(dǎo)入電流傳感器當(dāng)中。電壓信號從電子機(jī)械制動傳感器底層控制器中傳入電機(jī)中,依次進(jìn)入減速機(jī)構(gòu)運動轉(zhuǎn)換裝置、壓力傳感器以及制動鉗這一系列環(huán)節(jié)構(gòu)成了電子機(jī)械制動傳感器的執(zhí)行器。部分信號會由電子機(jī)械制動傳感器、執(zhí)行器傳遞到電子機(jī)械制動傳感器底層控制器中,這一系列流程構(gòu)成了電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)。電子機(jī)械制動傳感器控制系統(tǒng)運用了三閉環(huán)
3、控制算法。三閉環(huán)結(jié)構(gòu)從內(nèi)至外依次為電流環(huán)、轉(zhuǎn)速環(huán)以及壓力環(huán)。其中的主要控制環(huán)為壓力環(huán),借助轉(zhuǎn)速環(huán)對電機(jī)的響應(yīng)速度進(jìn)行相應(yīng)的增強(qiáng),電流環(huán)的作用主要是消減壓力變化階段以及啟動階段帶來的電流擾動[1]。上述分析表明,借助閉環(huán)控制結(jié)構(gòu),傳感器系統(tǒng)能夠為電子機(jī)械制動傳感器的控制器提供重要信息。這進(jìn)一步表明,電子機(jī)械制動傳感器的性能直接決定電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)能否正常運轉(zhuǎn)。
2支持向量機(jī)回歸算法原理
在應(yīng)用于問題分類處理階段,支持向量機(jī)原理是借助找尋分類面的最優(yōu)狀態(tài)。對相關(guān)樣本進(jìn)行正確分類操作。而將上述操作步驟推廣開來,借助數(shù)據(jù)樣本來進(jìn)行實函數(shù)估計為支持向量機(jī)回歸原理。借助支持向量進(jìn)
4、行問題分類的具體表述為,在一組訓(xùn)練樣本中,,借助非線性映射,將傳統(tǒng)空間映射到高維度特征空間,在此處空間中構(gòu)造超平面,進(jìn)而將原本的非線性問題分類轉(zhuǎn)化為線性問題分類。使用支持向量機(jī)回歸算法不能對上述問題直接進(jìn)行求解,由于很難找到非線性映射的具體模式,因此常用核函數(shù)進(jìn)行替代。借助核函數(shù)算法,能夠?qū)⒃镜母呔S度特征空間的運算轉(zhuǎn)化為低維度特征空間的運算。核函數(shù)的定義為任意滿足mercer條件的函數(shù),進(jìn)而可將原本復(fù)雜的運算問題轉(zhuǎn)變?yōu)閮?yōu)化對偶問題。對于支持向量機(jī)回歸算法可以采用時間滾動方式進(jìn)行學(xué)習(xí)。在增量學(xué)習(xí)的過程中,樣本呈遞增態(tài)勢,隨著時間的變動,樣本的數(shù)量也會持續(xù)增加,但新增的樣本不一定會對支持向量回歸
5、產(chǎn)生直接影響。若新增樣本出現(xiàn)傳統(tǒng)樣本集中不具備的信息,那么支持向量就會出現(xiàn)一定程度的變動;若是新增樣本出現(xiàn)了傳統(tǒng)樣本集中的信息,那么支持向量就不會產(chǎn)生相應(yīng)的變動。
3基于支持向量機(jī)回歸算法的電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)故障分析
基于支持向量機(jī)回歸算法對電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)進(jìn)行故障分析,主要是針對電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)中的壓力、轉(zhuǎn)速以及電流三個電子機(jī)械制動器傳感器進(jìn)行故障分析。首先需要建立基于支持向量機(jī)的預(yù)測模型,然后將電子機(jī)械制動傳感器實測的殘差值與基于支持向量機(jī)預(yù)測模型的估計值比對,進(jìn)而得出相應(yīng)的故障分析結(jié)果,并對故障分析結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)分類。下文將依照壓力、信號轉(zhuǎn)速以及電流在空
6、間和時間的冗余關(guān)系中建立兩個獨特的基于向量機(jī)回歸算法的預(yù)測模型。此種預(yù)設(shè)方式比依照壓力、信號轉(zhuǎn)速以及電流三者各建立一個基于支持向量機(jī)回歸算法的預(yù)測模型有著更高的效率。在具體的實驗進(jìn)程中,首先收集兩組對照電子機(jī)械制動傳感器的樣本值。兩組樣本分別為由轉(zhuǎn)速信號和電流構(gòu)成的樣本,以及由壓力信號和電流構(gòu)成的樣本[2]。以當(dāng)前時刻k為基準(zhǔn),記錄過往時刻的連續(xù)數(shù)據(jù)。將過往樣本各連續(xù)時刻的壓力值與電流值作為輸入性樣本,以某一特定時刻的壓力值和電流值為輸出樣本,建立相應(yīng)的支持向量機(jī)回歸算法的模型。待基于支持向量機(jī)回歸算法的預(yù)測模型設(shè)置完成后,借助過去某一特定時刻的樣本值。對當(dāng)前傳感器的傳輸值進(jìn)行預(yù)測。兩組電子機(jī)
7、械制動傳感器對照組基于支持向量機(jī)回歸算法的預(yù)測模型一和二會出現(xiàn)兩個不同的輸出值。將兩個來自于不同預(yù)測模型的估計值與現(xiàn)場的電流值進(jìn)行比對,然后兩兩做差形成序列殘差。其中殘差值一包括了電流和轉(zhuǎn)速信號在空間與時間方面的冗余信息,殘差值二包括了電流與壓力信號,在空間與時間方面的冗余信息;殘差值三包括了壓力信號、電流以及轉(zhuǎn)速信號在空間與時間方面的冗余信息?;谏鲜龇治鑫覀兛梢约僭O(shè)在時刻k電子機(jī)械制動傳感器出現(xiàn)故障,則時刻k的電流值將與電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)正常的輸出電流值存在一定的偏差。由于時刻k前后的任意時刻的電流測量值都是準(zhǔn)確的,則基于支持向量機(jī)回歸算法預(yù)測模型計算出的電流輸出值更為接近電子機(jī)械制動
8、傳感器系統(tǒng)的正確電流輸出值,這就會導(dǎo)致殘差值一與殘差之二出現(xiàn)顯著變化,殘差值三基本不會出現(xiàn)變動。當(dāng)電子機(jī)械制動傳感系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速傳感器在時刻k出現(xiàn)故障時,時刻k的電流測量值將偏離電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)的正確電流輸出值;當(dāng)電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)的壓力傳感器在時刻k出現(xiàn)故障時,殘差值一基本不會出現(xiàn)變動;殘差值二與殘差值三會出現(xiàn)顯著變化。基于上述分析,采用支持向量機(jī)回歸算法對電子機(jī)械制動傳感器系統(tǒng)故障的分析過程為,收集樣本、數(shù)據(jù)處理、建立支持向量機(jī)預(yù)測模型形成殘差值,進(jìn)而判斷系統(tǒng)故障原因。
綜上所述,基于支持向量機(jī)回歸算法診斷系統(tǒng)故障分析方法為構(gòu)建故障模塊,開展相應(yīng)的實驗研究。相關(guān)實驗數(shù)據(jù)表明該種方法能夠?qū)﹄娮訖C(jī)械制動傳感器系統(tǒng)中的各類故障進(jìn)行有效分析,進(jìn)而充分提升電子機(jī)械制動傳感器的穩(wěn)定性。