Diagnosing Drives of Mobile Robots Based on a DC Motor Model
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2018-4-114-121Keywords:
diagnosis, drive, mobile robot, model, DC motorAbstract
The paper deals with the issues of diagnosing drives of mobile robots (MR) based on a model of a DC motor. Diagnostics of the MR drives is performed by observing the deviations (residual) between the measured parameters of the state of the MR drives and their ideal values obtained using the model. A vector-matrix model of the MR drive based on a DC motor in the state space with viscous friction was developed. As the generalized coordinates, the armature electric current and the angular velocity of rotation of the DC motor rotor were chosen. Input parameters are the voltage at the anchor and the moment of load. The model parameters are the resistance and inductance of the armature, as well as the moment of inertia and the drive design constants. An electrical current was selected as an identification parameter for diagnosing the drive. The dependence of the variation of the electric current residual of the standard model of the MR drive on the resistance and inductance of the armature of the drive relative to the standard model is obtained. With an increase in the defect - interturn circuit of the motor armature winding, the resistance and inductance of the motor armature winding decrease in comparison with the standard model, which leads to an increase in the residual by the electric current of the motor. With an increase in temperature, the motor electric current residual slightly increases by 0.32 A with an increase in resistance by 10%.References
Ding S. X. Model-Based Fault Diagnosis Techniques. Design Schemes, Algorithms and Tools. Springer, London, 2013, 504 p. ISBN 978-1-4471-4798-5. DOI 10.1007/978-1-4471-4799-2.
Frank P. M. Fault Diagnosis in Dynamic Systems Using Analytical and Knowledge-Based Redundancy: A Survey and Some New Results. Automatica, 1990, vol. 26, no 3, pp. 459-474. DOI 10.1016/0005-1098(90) 90018-D.
Isermann R. Combustion Engine Diagnosis. Model-based Condition Monitoring of Gasoline and Diesel Engines and their Components. Springer-Verlag GmbH, Germany, 2017, 313 p. ISBN 978-3-662-49466-0. DOI 10.1007/978-3-662-49467-7.
Isermann R. Fault-Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance. Springer-Verlag, Berlin, 2006, 475 p. ISBN 978-3-540-30368-8.
Luo H. Plug-and-Play Monitoring and Performance Optimization for Industrial Automation Processes. Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH. 2017, 158 p. ISBN 978-3-658-15927-6. DOI 10.1007/978-3-658-15928-3.
Wang Y., Ma G., Ding S.X., Li C. Subspace aided data-driven design of robust fault detection and isolation systems. Automatica, 2011, vol. 47, pp. 2474-2480. DOI:10.1016/j.automatica.2011.05.028.
Гроп Д. Методы идентификации систем. М. : Мир, 1979. 302 с.
Жирабок А. Н., Филаретов В. Ф. Обеспечение робастности при диагностировании мехатронных систем // Материалы Международной научно-технической конференции. Таганрог : Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. С. 53-56.
Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М. : Наука, 1991. 432 с.
Сейдж Э. П., Мелса Дж. Л. Идентификация систем управления. М. : Наука, 1974. 248 с.
Цыпкин Я. З. Основы информационной теории идентификации. М. : Наука, 1984. 320 с.
Штейнберг Ш. Е. Идентификация в системах управления. М. : Энергоатомиздат, 1987. 80 с.
Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М. : Мир, 1975. 686 с.
Калачев Ю. Н. Наблюдатели состояния в векторном электроприводе. - М., 2015. 80 с. [Электронный ресурс]. URL: URL:https://www.radiosovet.ru/ book/elektrotehnika/7181-nablyudateli-sostoyaniya-v-vektornom-elektroprivode.html.
Abramov I., Nikitin Y., Zorina O., Božek P., Stepanov P., Stollmann V. Monitoring of technical condition of motors and bearings of woodworking equipment. Acta Facultatis Xylologiae, 2014, vol. 56 (2), pp. 97-104. ISSN 1336-3824.
Abramov I. V., Nikitin Yu. R., Abramov A. I., Sosnovich E. V., Božek P. Control and diagnostic model of brushless DC motor. Journal of Electrical Engineering, 2014, vol. 65, no. 5, pp. 277-282. ISSN 1335-3632.
Абрамов И. В., Абрамов А. И., Никитин Ю. Р., Романов А. В. Диагностика систем приводов деревообрабатывающего оборудования с использованием нечеткой логики // Интеллектуальные системы в производстве. 2015. № 1. С. 31-34. ISSN 1813-7991.
Никитин Ю. Р., Абрамов И. В., Степанов П. И. Логико-лингвистическая модель диагностирования и прогнозирования остаточного ресурса мехатронных объектов // Интеллектуальные системы в производстве. 2013. № 2 (22). С. 79-87. ISSN 1813-7991.
Степанов П. И., Лагуткин С. В., Никитин Ю. Р. Комплексная токовая и вибродиагностика электромеханических систем // Интеллектуальные системы в производстве. 2013. № 2. С. 160-165. ISSN 1813-7991.
Степанов П. И., Лагуткин С. В., Никитин Ю. Р. Механические и электрические диагностические параметры электрических приводов // Интеллектуальные системы в производстве. 2014. № 2 (24). С. 59-63. ISSN 1813-7991.
Столбов К. Л., Никитин Ю. Р. Диагностирование мотор-редукторов прокатной линии стана 250 // Интеллектуальные системы в производстве. 2014. № 2 (24). С. 64-69. ISSN 1813-7991.
Среда динамического моделирования технических систем SIMINTECH : Практикум по моделированию систем автоматического регулирования / Б. А. Карташов, Е. А. Шабаев, О. С. Козлов, А. М. Щекатуров. М. : ДМК Пресс, 2017. 424 с.
