Влияние параметров шагового двигателя на критерий идентифицируемости для нелинейной дискретной модели в пространстве состояний
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2020-4-52-59Ключевые слова:
шаговый двигатель, дискретная модель, идентифицируемость, пространство состояний, диагностикаАннотация
Рассматривается влияние таких параметров шагового двигателя, как сопротивление и индуктивность фазы, момент инерции на критерий идентифицируемости модели привода. Для исследования влияния данных параметров использована нелинейная дискретная модель шагового двигателя в пространстве состояний.
Предложена матрица измерения с учетом приведенной погрешности измерения. Получен определитель матрицы измерения при максимальных ошибках в меньшую и большую сторону в наихудшем случае. Сделан вывод о влиянии на идентифицируемость только матрицы состояния шагового двигателя, которая и будет в итоге определять ранг расширенной матрицы. Определен критерий потери идентифицируемости модели как минимальное пороговое значение определителя расширенной матрицы состояния для случаев выхода таких параметров, как сопротивление и индуктивность обмотки, момент инерции, из пространства реализуемых значений исправного шагового двигателя.
Разработана имитационная модель шагового двигателя в отечественном программном продукте для моделирования технических систем SimInTech для расчета минимального определителя расширенной матрицы состояния. При уменьшении сопротивления обмотки до 0,28 Ом теряется идентифицируемость модели шагового двигателя. Причиной этого может быть межвитковое замыкание в обмотке шагового двигателя. При увеличении индуктивности обмотки до 0,0002 Гн также теряется идентифицируемость модели шагового двигателя. Изменение момента инерции шагового двигателя в широком диапазоне практически не приводит к потере идентифицируемости модели.
На основе анализа изменения минимального определителя расширенной матрицы состояния, критерия идентифицируемости модели шагового двигателя возможно решение задачи диагностирования на этапах производства, эксплуатации и ремонта.Библиографические ссылки
Trefilov S.A., Nikitin Yu.R. Robot drives diagnostics by identifiability criterion based on state matrix. Instrumentation Engineering, Electronics and Telecommunications - 2019: Procю of the V International Forum (Izhevsk, Russia, November 20-22, 2019). Izhevsk, Kal-ashnikov ISTU Publ., 2019, pp. 105-114.
Никитин Ю. Р., Трефилов С. А. Разработка системы диагностирования приводов мобильных роботов // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. 2020. № 4-1 (342). С. 59–68. DOI: 10.33979/2073-7408-2020-342-4-1-59-67.
Лекомцев П. В., Никитин Ю. Р., Трефилов С. А. Моделирование гибридного шагового двигателя в пространстве состояний при переменном моменте сопротивления нагрузки // Интеллектуальные системы в производстве. 2020. Т. 18, № 3. С. 58–63. DOI: 10.22213/2410-9304-2020-3-58-63.
Трефилов С. А., Никитин Ю. Р. Диагностика приводов роботов на базе двигателя постоянного тока по критерию идентифицируемости нелинейной дискретной модели в пространстве состояний // Вестник УГАТУ. 2020. Т. 24, № 1 (87). С. 103–110.
Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М. : Мир, 1975. 686 с.
Современные методы идентификации систем / под ред. П. Эйкхоффа. М. : Мир, 1983. 400 с.
Гроп Д. Методы идентификации систем. М. : Мир, 1979. 302 с.
Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М. : Наука, 1991. 32 с.
Сейдж Э. П., Мелса Дж. Л. Идентификация систем управления. М. : Наука, 1974. 248 с.
Сейдж Э. П., Мелс Дж. Л. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. М. : Связь, 1976. 496 с.
Цыпкин Я. З. Основы информационной теории идентификации. М. : Наука, 1984. 320 с.
Райбман Н. С. Что такое идентификация? М. : Наука, 1970. 118 с.
Штейнберг Ш. Е. Идентификация в системах управления. М. : Энергоатомиздат, 1987. 80 с.
Beard R.V. Failure accommodation in linear system through self reorganization (PhD thesis). MIT, Massachusetts, USA, 1971, 376 p.
Jones H.L. Failure detection in linear systems (PhD thesis). MIT, Massachusetts, USA, 1973, 459 p.
Frank P.M. Fault diagnosis in dynamic systems using analytical and knowledge-based redundancy: a survey and some new results. Automatica, vol. 26, no. 3, 1990, pp. 459-474.
Isermann R. Fault-Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance. Berlin; New York, Springer, 2006, 475 p.
Basseville M., Nikiforov I. V. Detection of Abrupt Changes: Theory and Application. Prentice Hall information and system sciences series. Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice Hall, 1993, 447 p.
Ding S.X. Model-based Fault Diagnosis Techniques. Design Schemes, Algorithms, and Tools. Springer, 2008, 473 p. DOI: 10.1007/978-3-540-76304-8.
Luo H. Plug-and-Play Monitoring and Performance Optimization for Industrial Automation Processes. Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, 2017, 158 p.
