автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка алгоритмов диагностирования мехатронных систем

Перечень условных обозначений.

Введение.

1. Модели динамических систем.

2. Обзор методов функционального диагностирования.

2.1. Классификация методов функционального диагностирования.

2.2. Методы на основе наблюдателей.

2.3. Методы на основе соотношений паритета.

2.4. Методы на основе идентификации параметров.

2.5. Методы принятия решений.

2.6. Выводы по разделу.

3. Диагностирование нелинейных систем с использованием наблюдателей.

3.1. Постановка задачи.

3.2. Переход к линейной логико-динамической системе.

3.3. Синтез ЛЛД наблюдателя.

3.3.1. Основные положения.

3.3.2. Синтез линейных наблюдателей.

3.3.3. Согласование логических условий.

3.4. Синтез нелинейного наблюдателя.

3.5. Модификация алгоритма синтеза нелинейного наблюдателя.

3.6. Системы с другими типами нелинейностей.

3.7. Иллюстративный пример.

3.8. Выводы по разделу.

4. Модифицированные процедуры диагностирования на основе наблюдателей.

4.1. Учет независимости наблюдателей от нелинейностей ОД.

4.2. Обеспечение робастности наблюдателей к дестабилизирующим факторам и погрешностям моделирования.

4.2.1. Синтез робастного наблюдателя.

4.2.2. Иллюстративный пример.

4.3. Устойчивость наблюдателей.

4.3.1. Синтез устойчивого наблюдателя.

4.3.2. Иллюстративный пример.

4.4. Использование дополнительного наблюдателя.

4.4.1. Синтез составного наблюдателя.

4.4.2. Иллюстративный пример.

4.5. Формирование порогового устройства.

4.6. Выводы по разделу.

5. Диагностирование нелинейных систем с использованием соотношений паритета.

5.1. Постановка задачи.

5.2. Синтез J1JI соотношения паритета.

5.2.1. Синтез соотношения паритета для блока Х2.ЮЗ

5.2.2. Синтез соотношений паритета для блоков Si и Е3.

5.3. Преобразование JIJI соотношения паритета.

5.4. Системы с другими типами нелинейностей.

5.5. Решение задачи локализации дефектов.

5.6. Иллюстративный пример.

5.7. Сравнение разработанных процедур.

5.8. Выводы по разделу.

6. Решение задач ФД для робота-манипулятора «Универсал-5».

6.1. Описание робота.

6.2. Постановка задачи.

6.3. Представление модели робота в матричном виде.

6.4. Синтез устройства диагностирования, чувствительного ко всем дефектам.

6.5. Синтез устройства диагностирования, обеспечивающего локализацию дефектов.

6.5.1. Использование банка наблюдателей.

6.5.2. Использование соотношений паритета.

6.5.3. Выводы.

6.6. Выводы по разделу.

Последние десятилетия характеризуются резким расширением так называемой техносферы, интенсивным внедрением разнообразных технических систем во все аспекты жизни и деятельности человека. Косвенным подтверждением этому может служить появление научных дисциплин, занимающихся изучением техносферы, выявление законов развития технических систем, появление терминов «жизненный цикл», «поколение» и др. Такая «экспансия» неизбежно сопровождается повышением ответственности выполняемых функций и ростом цены отказа. Это приводит к ужесточению требований, предъявляемых к надежности, безопасности и отказоустойчивости современных технических систем, поскольку в случае их неправильного функционирования возможны значительные материальные и человеческие потери.

Обеспечить эти требования можно традиционными методами, т.е. за счет совершенствования технологии изготовления и повышения надежности составляющих элементов. Человеческая практика, однако, доказала, что среди множества достаточно надежных элементов, входящих в состав сложных схем, как правило, находится «слабое звено», недостаточная надежность которого сказывается на надежности всей системы. Особенно часто такое «звено» встречается в системах, эксплуатируемых в тяжелых условиях: при высоких и низких температурах, значительных механических нагрузках, при действии агрессивных сред и т.д. Также не следует забывать о человеческом факторе, который нередко становился причиной возникновения экстремальных условий эксплуатации. В связи с этим возникает задача обеспечения устойчивости технических систем к возможным отказам элементов, которые порождаются действием как объективных, так и субъективных факторов.

Это привело к тому, что в 70-х годах на стыке теории надежности и теории автоматического управления появилась самостоятельная дисциплина, названная технической диагностикой. Стандартизованным является следующее ее определение: техническая диагностика - это область знаний, охватывающая теорию, методы и средства определения технического состояния объектов [1]. Методы и средства технической диагностики требуются, в первую очередь, для обнаружения дефектов и определения их места появления с целью предотвращения нежелательных последствий.

В зависимости от режима диагностирования различают тестовое и функциональное диагностирование. В первом случае на вход объекта диагностирования (ОД) подаются тестовые сигналы. Проверка осуществляется в специальных контрольных режимах, которые выбираются таким образом, чтобы обеспечить полноту контроля. Во многих случаях, однако, требуется обеспечить функциональное диагностирование (ФД) технических систем. При этом, в отличие от тестового диагностирования, решаются задачи оперативного (т.е. в реальном масштабе времени) обнаружения и определения места возникновения (локализации) дефектов, что особенно важно для объектов, работающих в условиях полной или частичной автономности: необитаемых подводных аппаратов, искусственных спутников, роботов и пр.

Указанные задачи достаточно полно решены для цифровых устройств (в частности, методами контроля по четности и построение самопроверяемых схем) [15] и объектов, описываемых линейными динамическими моделями (в частности, на основе наблюдателей состояния и соотношений паритета) [14, 10], что связано с возможностью использования хорошо разработанных разделов математики (булевой алгебры, теории матриц и т.д.).

Однако при реализации линейных методов ФД возникает ряд трудностей, главной из которых является проблема погрешностей моделирования, поскольку реальные технические системы в большей или меньшей степени нелинейны. Существенно нелинейными можно считать системы, при работе которых имеют место такие физические явления, как, например, вязкое и сухое трение, люфт, гистерезис, что связано с необходимостью использования при их описании кусочно-линейных и недифференцируемых функций типа sign. К указанным техническим системам, в первую очередь, относятся мехатронные системы (т.е. системы, в состав которых входят как механические так и электронные функциональные блоки): роботы, подвижные объекты и пр.

Радикальный путь решения проблемы погрешностей моделирования состоит в переходе от линейных моделей к нелинейным, однако, методы диагностирования таких систем разработаны недостаточно хорошо; решения получены для некоторых частных случаев (билинейных [47], полилинейных [19, 31] и некоторых других), либо используют сложный математический аппарат (например, алгебру функций [3, 4]), затрудняющий их применение на практике.

Помимо этого для многих технических систем процесс их функционирования сопровождается действием дестабилизирующих факторов (т.е. неконтролируемых воздействий и помех), что при диагностировании может привести к принятию неправильных решений, например, к увеличению вероятности ложной тревоги. Следовательно, имеется необходимость различать эффекты, вызываемые дестабилизирующими факторами, с одной стороны, и дефектами в системе, с другой. Хорошо известна так называемая концепция робастности процедур диагностирования, согласно которой необходимо обеспечить нечувствительность или низкую чувствительность процедуры диагностирования к дестабилизирующим факторам и, одновременно, достаточную чувствительность к дефектам. В рамках данной концепции разработано большое количество методов диагностирования: на основе увеличения отношения «сигнал/шум» [26], сингулярного разложения матриц [18, 36], использования специальных пороговых устройств [21,40,22].

Таким образом, проблема состоит в разработке достаточно простых методов ФД (с точки зрения их реализации), которые были бы применимы для технических систем (в первую очередь, для мехатронных систем), описываемых нелинейными динамическими моделями, в условиях воздействия на них дестабилизирующих факторов.

В связи со сказанным цель диссертационной работы состоит в разработке алгоритмов диагностирования мехатронных систем, описываемых нелинейными динамическими моделями, в состав которых входят кусочно-линейные функции, и построении средств ФД для осуществления проверки правильности функционирования таких систем с целью своевременного обнаружения и локализации возникающих в них дефектов.

Исходя из поставленной цели, в работе были выделены следующие основные задачи.

1. Разработать процедуры синтеза наблюдателей, на основе которых можно решать задачи обнаружения и локализации дефектов в мехатронных системах, описываемых динамическими моделями, в состав которых входят недифференцируемые нелинейные функции, описывающие такие явления, как люфт, зона нечувствительности, гистерезис, насыщение и пр.

2. Разработать алгоритм построения соотношений паритета, направленный на решение задач обнаружения и локализации дефектов в мехатронных системах, описываемых нелинейными динамическими моделями.

3. Разработать робастные процедуры диагностирования с учетом действия дестабилизирующих факторов - неконтролируемых воздействий и помех - с целью минимизации влияния этих факторов на результат диагностирования.

4. Разработать метод построения пороговых устройств для принятия решений о месте, времени и виде возникновения дефектов.

Научные результаты, полученные при решении этих задач, выдвигаются диссертантом на защиту. Эти результаты и их новизна детально обсуждаются в соответствующих разделах диссертации.

Новизна полученных результатов подтверждена публикациями в журналах и сборниках и докладами на конференциях различного уровня. Практическая ценность результатов диссертации заключается в разработке новых алгоритмов ФД нелинейных технических систем, а также разработке робастных процедур диагностирования систем, описываемых нелинейными моделями, при их работе в условиях действия дестабилизирующих факторов. На основе полученных алгоритмов разработаны модели устройств, которые позволяют решить задачи обнаружения и локализации дефектов для робота-манипулятора «Универсал-5».

Основные результаты диссертации были представлены и обсуждены на следующих симпозиумах, конференциях и конгрессах: 8-й симпозиум DAAAM (Дубровник, Хорватия, 1997), конференции «Молодежь и научно-технический прогресс» (Владивосток, 1998, 1999); балтийская конференция (Таллинн, Эстония, 2000); конференции «Вологдинские чтения» (Владивосток, 1999, 2000); европейская конференция по теории управления (Порто, Португалия, 2001); конференция «Океан 97» (Галифакс, Канада, 1997), конференция по мехатронике (Комо, Италия, 2001), 15-й конгресс ИФАК (Барселона, Испания, 2002).

По материалам диссертации опубликованы 14 печатных работ.

Диссертация состоит из введения, шести разделов, заключения и списка литературы.

6.6. Выводы по разделу

В шестом разделе на основе разработанных в диссертации нелинейных алгоритмов диагностирования решаются задачи обнаружения и локализации дефектов в роботе-манипуляторе «Универсал-5». Получены следующие основные результаты.

1. На основе исходной модели робота-манипулятора «Универсал-5» получена его модель в матричном виде, необходимом для применения линейного логико-динамического подхода.

2. Построен наблюдатель, чувствительный ко всем требуемым дефектам. Это подтверждено результатами моделирования с использованием пакета MATLAB.

3. На основе линейного логико-динамического подхода получены два варианта устройства диагностирования, решающие задачу локализации требуемых дефектов, что подтверждено результатами моделирования. Показаны преимущества и недостатки каждого из полученных устройств.

Заключение

Одним из важнейших аспектов эксплуатации технических систем является задача их диагностирования для своевременного обнаружения и локализации возникающих в них дефектов с целью предотвращения аварийных ситуаций, а также материальных и человеческих потерь. Такое диагностирование обычно производится в условиях действия различных дестабилизирующих факторов - неконтролируемых воздействий, помех, ошибок моделирования. Одним из способов эффективного решения этой задачи является разработка новых методов функционального диагностирования на основе нелинейных моделей, которыми описываются технические системы. Использование предложенного в настоящей работе линейного логико-динамического подхода позволяет решать задачи функционального диагностирования для технических систем, описываемых нелинейными динамическими моделями. При решении указанных задач в диссертации были получены следующие научно-технические результаты.

1. Предложен линейный логико-динамический подход, в рамках которого разработаны алгоритмы диагностирования на основе методов наблюдателей и соотношений паритета. Эти алгоритмы позволяют решать задачи обнаружения и локализации заданного класса дефектов в нелинейных мехатронных системах, используя для этого линейные методы диагностирования.

2. На основе сингулярного разложения матриц разработана робаст-ная процедура диагностирования. С ее помощью можно осуществлять синтез наблюдателей, обладающих минимальной чувствительностью к помехам, неконтролируемым воздействиям и погрешностям моделирования.

3. Предложен метод построения пороговых устройств. С его помощью можно принимать решения о месте и времени возникновения заданного класса дефектов.

4. На основе разработанных в работе алгоритмов для робота-манипулятора «Универсал-5» получены варианты устройств диагностирования, которые позволяют решать задачи обнаружения и локализации заданного класса дефектов.

Результаты проведенных исследований позволяют сделать следующие выводы.

1. Разработанный в диссертации линейный логико-динамический подход позволяет с использованием простых процедур решать задачи обнаружения и локализации дефектов для технических систем, модели которых содержат типичные нелинейности (sign, sin, log). Главное его достоинство состоит в том, что в своей основе он является линейным и легко может быть реализован средствами математических пакетов, таких как, например, MathCAD и MATLAB. По сравнению с известными алгоритмами разработанные процедуры позволяют в 1.5-2 раза сократить сроки разработки и отладки средств диагностирования.

2. Разработанные в рамках линейного логико-динамического подхода алгоритмы (на основе наблюдателей и на основе соотношений паритета) хорошо дополняют друг друга - если решение нельзя найти с помощью линейных логико-динамических наблюдателей, то необходимо использовать алгоритм на основе логико-линейных соотношений паритета, и наоборот.

3. Предложенный способ обеспечения устойчивости позволяет уменьшить влияние дестабилизирующих факторов и устранить рассогласование начальных состояний наблюдателей и объекта диагностирования; при этом, однако, уменьшается чувствительность к появлению дефектов.

4. Использование возможностей активных методов борьбы с дестабилизирующими факторами привело к разработке робастной процедуры диагностирования. Применение этой процедуры позволяет на 20 - 30% повысить достоверность его результатов диагностирования.

1. ГОСТ 20911 89. Техническая диагностика. Термины и определения. Изд-во стандартов. 1990.

2. Жирабок А.Н., Шумский А.Е. Функциональное диагностирование непрерывных динамических систем, описываемых уравнениями с полиномиальной правой частью // Автоматика и телемеханика. 1987. N 8. С. 154164.

3. Жирабок А.Н., Шумский А.Е. Структурный анализ разложимых систем / Учебное пособие. Владивосток: ДВГТУ, 1988. 80 с.

4. Жирабок А.Н., Шумский А.Е. Управляемость, наблюдаемость, декомпозиция нелинейных динамических систем. Владивосток: ДВГТУ, 1993. 127 с.

5. Жирабок А.Н. Поиск дефектов в нелинейных системах методом функционального диагностирования на основе обобщенных алгебраических инвариантов // Автоматика и телемеханика. 1994. № 7. С. 160 169.

6. Жирабок А., Усольцев С. Линейные методы при диагностировании нелинейных систем // Автоматика и телемеханика. 2000. № 7. С. 149 159.

7. Жирабок А., Усольцев С. Использование линейных методов для диагностирования нелинейных систем // Сборник трудов Дальневосточного отделения Российской инженерной академии. Вып. 2. Владивосток: ДВГТУ, 2000. С.93 100.

8. Жирабок А., Усольцев С. Применение метода соотношений паритета для диагностирования нелинейных динамических систем// Конф. "Вологдинские чтения". Электротехника, радиоэлектроника и приборостроение. Владивосток, 2000. С. 12.

9. Жирабок А., Усольцев С. Использование метода соотношения паритета для диагностирования нелинейных динамических систем // Сборник трудов ДВО РИА. Выпуск 5. Владивосток: ДВГТУ, 2001. С.161 169.

10. Игнатьев М.Б., Мироновский Л.А., Юдович B.C. Контроль и диагностика робототехнических систем / Учебное пособие. Л.: ЛИАП, 1985.160 с.

11. Квакернаак X., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления. М: Мир, 1977. 650 с.

12. Мироновский Л.А. Функциональное диагностирование линейных динамических систем // Автоматика и телемеханика. 1979. N 8. С. 120128.

13. Мироновский Л.А. Функциональное диагностирование нелинейных дискретных объектов// Автоматика и телемеханика. 1989. №6. С.150 157.

14. Мироновский Л.А. Функциональное диагностирование динамических систем. М. С-Пб.: МГУ - ГРИФ, 1998. 256 с.

15. Сапожников В.В., Сапожников Вл.В. Дискретные автоматы с обнаружением отказов. Л.: Энергоатомиздат, 1984. 111 с.

16. Усольцев С., Жирабок А. Диагностирование нелинейных систем на основе логико-динамических моделей. // Молодежь и научно-технический прогресс. Материалы конференции. Часть 1. Владивосток, 1998. С.173- 174.

17. Усольцев С. Учет неуправляемости систем при синтезе средств диагностирования. // Конф. "Вологдинские чтения". Электротехника, радиоэлектроника и приборостроение. Владивосток, 1999. С.52 53.

18. ЧоуЭ.В., ЛоуХ.С., Вергезе Дж.С, Вилски А.С. Соотношение избыточности и робастное обнаружение разладки / Обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем. Под ред. М.Бассвиль, А.Банвеншта. М. Мир, 1989. С. 199 212.

19. Ashton S., Shields D., Daley S. Design of a robust fault detection observer for polynomials nonlinearities // Prepr. 14th World Congress IF AC. Beijing, China, 1999. Vol. P, P.49 54.

20. Chow E.Y., Willsky A.S. Analytical redundancy and the design of robust failure detection systems // IEEE Trans. Automat. Control. 1984. Vol. AC -29. № 7. P.603 614.

21. Fang X. et al. A double-threshold-testing robust method for fault detection and isolation in dynamic systems // Proc. American Control Conf. Baltimore, USA, 1994. Vol.2. P.1979 1983.

22. Filaretov V., Usoltsev S., Zhirabok A. Threshold selector for fault diagnosis in robots// Proc. 8th Int. DAAAM Symp. Dubrovnik, Croatia, 1997. P.83 84.

23. Filaretov V.F., Vukobratovic M.K., Zhirabok A.N. Observer-based fault diagnosis in manipulation robots// Mechatronics. 1999. Vol.9. P.929-939.

24. Filaretov V., Zhirabok A., Usoltsev S. Fault diagnosis for nonlinear mechanic systems // Proc. International Conf. on Advanced Intelligent Mechatronics. Como, Italy, 2001. P. 1257 1260.

25. Frank P.M. Fault diagnosis on the basis of dynamic process models // Computing and Computers for control systems. 1989. P.273 278.

26. Frank P.M. Fault diagnosis in dynamic systems using analytical and knowledge-based redundancy a survey and some new results // Automatica. 1990. Vol.26. № 3. P.459 - 474.

27. Frank P.M. Analytical and qualitative model-based fault diagnosis a survey and some new results // European Journal of Control. 1996. Vol.2, p.6 -28.

28. Gertler J., Singer D. A new structural framework for parity equation-based failure detection and isolation // Automatica. 1990. Vol.26. № 2. P. 381 — 388.

29. Gertler J. Analytical redundancy methods in fault detection and isolation // Proc. IF AC Symp. Baden-Baden, Germany, 1991. P.9 21.

30. Gertler J. Residual generation in model-based fault diagnosis // Control Theory and Advanced Technology. 1993. Vol.9. P.259 285.

31. Guernez C., Cassar J., Staroswiecki M. Extension of parity space to non-linear polynomial dynamic systems // Proc. IF AC Symposium on Fault Detection. Hull, UK, 1997. Vol.2. P. 861 866.

32. Isermann R. Process fault detection based on modeling and estimation methods a survey // Automatica. 1984. Vol.20. № 4. P.387 - 404.

33. Isermann R. Process fault detection based on dynamic models and parameter estimation methods // In fault diagnosis in dynamic systems. Theory and application / Eds. Patton R.J., Frank P.M., Clark R.N., N.Y.: Prentice Hall, England, 1989. P.253-291.

34. Knowledge-based system diagnosis, supervision and control / Ed. S. Tzafestas. N.Y.: Plenum Press, 1989. 305 p.

35. Koscielny J.M, Application of fuzzy logic for fault isolation in a three-tank system// Proc. 14th Triennial World Congress. Beijing, China. 1999. P.73-78.

36. LouX.C., WillskyA.S., VergheseG.L. Optimally robust redundancy relations for failure detection in uncertain systems // Automatica. 1986. Vol.22. № 3. P.333 -444.

37. Medvedev A. Fault detection and isolation by a continuous parity space method // Automatica. 1995. Vol.31. № 7. P.1039 1044.

38. Medvedev A. Disturbance Attenuation Enhancement in continuous parity space methods // Proc. of European Control Conf. Brussels, Belgium, 1997. P.1290- 1295.

39. Patton R.J. Robust model-based fault diagnosis: the state of the art // Proc. IFAC Symp. SAFEPROCESS'94. Espoo, Finland, 1994. P.l -24.

40. Patton R.J., Chen J., Nielsen S.B. Model-based methods for fault diagnosis: some guide-lines // Trans. Inst. MC. 1995. Vol.17. № 2. P.73 83.

41. Schlicht A.G., ZhirabokA.N. The integrated expert systems in the quality control systems // Proc. 2nd Int. Conf. on Technical Diagnostics. Guilin, China. 1991. P.404-410.

42. Schreier G., Ragot J., Patton R.J., Frank P.M. Observer design for a class of non-linear systems // Proc. IFAC Symp. SAFEPROCESS'97. Hull, England, 1997. P.498 503.

43. Usoltsev S. On the use of threshold for fault diagnosis // Proc. Int. Students Congress of the Asia-Pacific Region Countries. Vladivostok, 1997. P. 144.

44. Usoltsev S. Fault diagnosis in underwater vehicle subsystems // Proc. Int. Conf. «Oceans'97». Halifax, Canada, 1997. P. 74.

45. Usoltsev S. Extensions of linear logic-dynamic approach to fault detection // Young people and scientific-technical progress. Congress materials. Part 1. Vladivostok, 1999. P.l 14 115.

46. Wunnenberg J., Frank P.M. Dynamic model based incipient fault detection concept for robots. // Proc. 11th World Congress IF AC. Tallinn, USSR, 1990. P.76-81.

47. Yu D., Shields D., Gomm J. A patity space method of fault detection for bilinear systems // Proc. American Control Conf. Seattle, USA, 1995. P. 1132- 1133.

48. Zhirabok A.N. Fault detection and isolation: linear and nonlinear systems // Prepr. IFAC Symp. SAFEPROCESS'97. Hall, England, 1997. P.903-908.

49. Zhirabok A., Usoltsev S. Linear methods for diagnosis in nonlinear systems // Baltic Electronics Conference. Tallinn, Estonia, 2000. P.311 312.

50. Zhirabok A., Usoltsev S. Linear methods for fault diagnosis in nonlinear systems// Proc. European Control Conf. Porto, Portugal, 2001. P. 13631366.

51. Zhirabok A., Usoltsev S. Fault diagnosis in nonlinear dynamic systems via linear methods// CD ROM 15 IFAC World Congress. Barcelona, Spain, 2002.