智能物料车运行故障诊断与检测控制器的制作方法

本发明涉及智能物料车领域，尤其涉及一种电机智能制造系统中多个智能物料车运行故障诊断与检测控制器。

背景技术：

随着计算机网络的广泛使用和网络技术的不断发展，并结合当前的智能化工厂的需求，实现两者的无缝对接，形成高效化无人智能制造加工系统。将传统的点对点连接方式转化为网络连接方式，即分布式控制系统取代独立控制系统，增强网络可控连接方式。与传统的点对点控制系统相比，网络控制系统具有连线少，信息资源能共享等优点，但是由于数据传输中存在网络带宽限制和信息碰撞等因素，导致控制元器件发生物理故障，影响工件的加工效率。因此，结合传统的点对点网络系统的特点，网络控制系统的故障诊断与容错控制研究更加复杂，更加符合工业发展趋势和生产要求。现有的多辆物料小车无线控制系统，经常出故障，降低了电机无人化装配的生产效率，物料小车控制系统的维护成本高。在保证物料小车控制系统具有一定的工作能力条件下，如何提高该系统的故障诊断与鲁棒性，成会技术人员重点研究的课题。

技术实现要素：

本发明的目是解决上述技术问题，提供一种低磁锚链的表面检查方法。

为了实现上述技术目的，达到上述的技术要求，本发明所采用的技术方案是：智能物料车运行故障诊断，包括无线测量仪、信号传送器、数据处理模块、plc控制系统，其特征在于：所述plc控制系统安装在机床上，对加工工件个数统计，并利用无线传送器进行数据的传递，然后，再发送至数据处理模块和决策系统中，进行优化计算和确定决策结果；

考虑终端执行器发生采集信号不准确、时延的线性时滞系统：

上式中分别为系统状态、控制输入、受控输出；为系统扰动输入，且；系统系数矩阵为具有合适维数的常数实矩阵；是反映模型中不确定参数的未知实数矩阵，假定其范数有界，且具有以下形式：

其中满足

和是具有合适维数的已知常数矩阵；

并且为系统时变时滞，满足

根据系统中状态量的获取过程，则有：

a.如果不考虑执行器发生随机故障，那么采用的状态反馈的控制律为：

—1.1

b.如果考虑执行器发生随机故障，那么可以建立如下故障模型：

—1.2

其中为待求的状态反馈控制器增益矩阵，为个不相关的随机变量，此时可以得到：

方差为，

并且还可以得到如下结果：

优选的：对于采用上述公式—1.1和公式—1.2描述控制系统中存在的时延，需要值得注意的是，控制系统时常出现时延现象，其中也包括状态量在获取过程中也具有随机时延，而且又例如，在网络控制系统中，从控制器到执行器和从执行器到控制器都具有一定的随机时延。

优选的：所述公式—1.2为考虑执行器存在故障的控制律，此处运用随机变量描述故障发生情况；由于执行器受自身和外界因素影响，如执行器发生老化现象，外部强电磁场、电场、温度变化，可导致执行器机构系数发生变化，这种变化是随机变化，具有一定的期望和方差，事实上，执行器的增益矩阵系数出现偏差是常发生的事情，因此在实际设计中必须考虑到这些方面。

优选的：所述公式—1.2中，如果，表示执行器发生彻底失效现象；如果，表示执行器完好；而如果，表示执行器部分出现失效现象。在实际的应用中，是根据各个执行器的工作情况事先分配的数值，如果该执行器工作情况良好，则分配的数值就大一些，否则就会比较小一点，并且随着各个传感器工作情况的变化，该数值也可以随时进行调整；

得到如下新的闭环系统数学模型：

智能物料车检测控制器，其特征在于：性能验证：

考虑加入系统参数的不确定性，考虑不确定系数e1如下：

针对此时系统中出现的随机故障参数为：

利用李雅普诺夫泛函方法，得到的系统最大延迟，相应的控制器增益k

从状态响应图，可以看出系统中出现的不确定性，通过应用本文提出的方法设计的鲁棒控制器可以很好镇定系统，使得系统得到较好的性能。

与传统结构相比,本发明的有益效果：操作方便，网络控制系统对多个物料小车输送物料，运行过程中进行实时信号故障检测与诊断，减少物料小车控制系统的维护维修支出，提高了物料小车工作的可靠性和鲁棒性，提高了电机流水线生产工作效率。

附图说明

图1为本发明状态响应图；

在图中：1、第一辆物料小车初始状态信号图，2、第二辆物料小车初始状信号态图，3、第三辆物料小车初始状态信号图，4、第四辆物料小车初始状态信号图，5.横坐标表示时刻，6.纵轴坐标表示状态信号数值大小。

具体实施方式

下面对本发明作进一步说明。

智能物料车运行故障诊断，包括无线测量仪、信号传送器、数据处理模块、plc控制系统，其特征在于：所述plc控制系统安装在机床上，对加工工件个数统计，并利用无线传送器进行数据的传递，然后，再发送至数据处理模块和决策系统中，进行优化计算和确定决策结果；

考虑终端执行器发生采集信号不准确、时延的线性时滞系统：

上式中分别为系统状态、控制输入、受控输出；为系统扰动输入，且；系统系数矩阵为具有合适维数的常数实矩阵；是反映模型中不确定参数的未知实数矩阵，假定其范数有界，且具有以下形式：

其中满足

和是具有合适维数的已知常数矩阵；

并且为系统时变时滞，满足

根据系统中状态量的获取过程，则有：

a.如果不考虑执行器发生随机故障，那么采用的状态反馈的控制律为：

—1.1

b.如果考虑执行器发生随机故障，那么可以建立如下故障模型：

—1.2

其中为待求的状态反馈控制器增益矩阵，为个不相关的随机变量，此时可以得到：

方差为，

并且还可以得到如下结果：

本优选实施例中，对于采用上述公式—1.1和公式—1.2描述控制系统中存在的时延，需要值得注意的是，控制系统时常出现时延现象，其中也包括状态量在获取过程中也具有随机时延，而且又例如，在网络控制系统中，从控制器到执行器和从执行器到控制器都具有一定的随机时延。

本优选实施例中，所述公式—1.2为考虑执行器存在故障的控制律，此处运用随机变量描述故障发生情况；由于执行器受自身和外界因素影响，如执行器发生老化现象，外部强电磁场、电场、温度变化，可导致执行器机构系数发生变化，这种变化是随机变化，具有一定的期望和方差，事实上，执行器的增益矩阵系数出现偏差是常发生的事情，因此在实际设计中必须考虑到这些方面。

本优选实施例中，所述公式—1.2中，如果，表示执行器发生彻底失效现象；如果，表示执行器完好；而如果，表示执行器部分出现失效现象。在实际的应用中，是根据各个执行器的工作情况事先分配的数值，如果该执行器工作情况良好，则分配的数值就大一些，否则就会比较小一点，并且随着各个传感器工作情况的变化，该数值也可以随时进行调整；

得到如下新的闭环系统数学模型：

智能物料车检测控制器，其特征在于：性能验证：

考虑加入系统参数的不确定性，考虑不确定系数e1如下：

针对此时系统中出现的随机故障参数为：

利用李雅普诺夫泛函方法，得到的系统最大延迟，相应的控制器增益k

从状态响应图，可以看出系统中出现的不确定性，通过应用本文提出的方法设计的鲁棒控制器可以很好镇定系统，使得系统得到较好的性能。

本发明的具体实施，考虑到多个物料小车输送物料个数和维护周期问题，采用数值优化算法进行探讨该网络控制系统的故障诊断与容错控制技术，研究控制信号滤波器设计，从而实现控制系统的故障预测，提前做出故障检测与维修决策，得到电机智能制造系统下的实时信号故障检测与诊断技术，保证系统具有一定的工作能力条件下，提高该系统的故障诊断与鲁棒性。每个物料小车上均安装了传感器，四个物料小车对应四个执行器，产生四个状态量，根据状态响应图看到初始状态信号变动量，控制器可以很好的镇定系统，使状态信号变平缓，使得系统得到较好的性能。

本发明的上述实施例，仅仅是清楚地说明本发明所做的举例，但不用来限制本发明的保护范围，所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由各项权利要求限定。