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题名气动调节阀粘滞故障检测与参数辨识方法研究
被引量:1
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作者
向方娜
管桉琦
林振浩
金志江
钱锦远
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机构
浙江大学化工机械研究所
阀源智能科技(杭州)有限公司
浙江大学温州研究院
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出处
《流体机械》
CSCD
北大核心
2024年第8期23-30,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2021YFB2011300)
国家自然科学基金项目(52175067)。
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文摘
为了研究气动调节阀的粘滞特性问题,以CHEN粘滞模型作为阀门粘滞特性问题的基础模型,提出一种阀门粘滞故障的检测与改进的参数辨识方法。通过搭建粘滞故障试验台,模拟实际情况中发生不同程度粘滞时的阀杆运动状态,揭示阀门粘滞发生的机理。使用随机森林算法对振荡源进行分类,实现对粘滞故障的检测。使用基于Hammerstein模型的粒子群优化算法求解粘滞参数最优解,提出粘滞双参数取值范围的确定方法,实现欠补偿、无补偿和过补偿3种状态下的粘滞参数辨识。结果表明:阀门粘滞程度与阀杆所受动静摩擦力有关;在不考虑外界因素的影响下,提出的粘滞检测方法对4种振荡源的分类准确率达到99.0268%;提出的改进的粘滞参数辨识方法对不同大小粘滞参数的辨识结果误差达到7%以内。研究成果为阀门粘滞故障的检测和参数辨识提供了理论方法,对粘滞模型的改进具有实际参考价值。
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关键词
气动调节阀
粘滞特性
粘滞检测
粘滞参数辨识
随机森林算法
粒子群优化算法
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Keywords
pneumatic control valve
stiction characteristic
stiction detection
stiction parameter identification
random forest algorithm
particle swarm optimization algorithm
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分类号
TH138.52
[机械工程—机械制造及自动化]
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