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申请/专利权人：徐州徐工矿业机械有限公司
摘要：本发明公开了一种基于模糊系统的同步电机非线性PID故障诊断及控制的方法，属于电机的故障诊断及控制技术领域，采集电机系统的输入输出数据，采用最近邻学习算法对数据进行聚类分析，使聚类后的数据拟合非线性函数并作为对比函数保存于系统中，使具有最优序列的对比函数逼近电机工作的实时数据，从而判断电机是否发生故障，采用模糊系统得到系统的模糊输出，并与电机系统实际输出进行偏差分析，实现对故障的分离，从而定位故障发生点，使用微分器得到非线性PID控制方法，实现非线性增益的自调整效果。本发明的优点在于：实现了对电机故障诊断与控制技术，解决了传统诊断方法对系统数据不精确、系统模型精度低导致故障诊断不准确的弊端。
主权项：1.一种基于模糊系统的同步电机非线性PID故障诊断及控制的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过传感器采集电机系统的各项数据，并设置电机系统各类数据允许的误差值，根据以上数据得到系统测量数据的非线性函数匹配模型；S2、最近邻学习算法的聚类分析，得到各类电机系统数据的聚类中心X和聚类半径r；S3、系统实际数据的拟合分析，使各个聚类中心拟合其中an为拟合函数的幅值，为频率，θi为相位，并通过拟合得到满足所有各类聚类中心的最佳序列参数an，θi；S4、系统数据函数逼近，通过最近邻学习算法的聚类分析和拟合分析，可以得到电机正常运行时系统电压、电流、转速、转矩等数据的最佳函数表达式形式，进而通过最佳函数逼近电机系统实际数据，通过残差值的大小判断系统是否发生故障，以判断电机是否发生故障；S5、结合实际情况对电机故障进行分类，并分析各类故障下主要数据的变化趋势；S6、利用故障电机输入及输出变化率，结合模糊系统，设计详细的模糊规则，得到系统模糊输出的变化情况，并将系统的模糊输出与实际输出进行残差高次幂分析，从而实现对故障的分离，快速准确的定位故障点；S7、针对电机的故障，使用跟踪微分器设计非线性PID控制方法，将PID控制的线性增益参数更改为非线性的关系，得到非线性PID控制器的表达式，结合模糊规则实现非线性PID控制增益的自动调节。
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权利要求：
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