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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明公开了一种盾构机液压驱动刀盘系统建模及故障诊断方法、装置，采用移动窗口模式在线更新AR模型参数，对该模型的建模误差进行统计分析，采用HotellingT2统计量建立残差控制图。通过在线计算新样本数据的自适应AR模型预测误差的T2统计量来监测失控点，通过失控点T2贡献率确定故障变量，实现对刀盘系统多变量统计过程的在线监测与故障诊断。

主权项：1.一种盾构机液压驱动刀盘系统故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1对故障诊断模型M的建模误差进行故障分析,建立一个在线误差监测模型，记训练样本数据的建模误差为Etrain，Etrain为一个n×3的矩阵，即Etrain中有n个样本、3个观测变量；2对建模误差Etrain进行去中心化和标准化处理，计算误差矩阵Es：是Etrain的均值，是Etrain的标准差；3获取标准化后的误差矩阵Es的协方差矩阵Ecor：4对协方差矩阵Ecor进行特征分解，并选择主元个数r；5利用下式计算计算Hotelling′sT2控制限： 其中Fαr,n-r为具有自由度r与n-r的参数为α的非中心F分布；6在线采集当前第m时刻的盾构机刀盘系统实时数据Ym，根据盾构机刀盘系统AR模型计算预测误差将标准化，得到7计算的T2统计量并进行故障判断：若则第m时刻数据产生了故障；若则第m时刻数据正常；其中，故障诊断模型M的建立过程包括：S1、实时采集盾构机中反映刀盘系统运转状态的数据作为辨识数据，提取一个时间窗口内几个连续工作段的辨识数据作为液压驱动盾构机刀盘系统的建模数据；所述辨识数据包括刀盘转速、刀盘液压系统压力以及刀盘转矩；S2、构造液压驱动的盾构机刀盘系统AR模型结构：Yτ＝Yzero+α1Yτ-1+α2Yτ-2+…+αpγτ-p+δτ；其中：τ是采样时刻，Yzero为模型偏移，α1～αp为回归系数矩阵；p是AR模型阶次；Y为辨识数据；δτ是建模误差，w＝Yzero,α1,α2,...,αp为待辨识参数集，即AR模型的系数；S3、估计刀盘系统AR模型参数w，取AIC最小值对应的模型阶次作为刀盘系统AR模型的最优阶次p*： 其中， Yk＝Ykp+1,Ykp+2,...,YkNkT， 表示矩阵中各元素的平方和，Yk1～YkNk表示某时间窗口内采样获得的盾构机刀盘系统的辨识数据；k＝1,2,…,K，k是该窗口内连续推进作业数据段的编号，Nk是第k段数据的长度，K是该时间窗口内连续采样数据段的数量； 以所述最优阶次p*对应的AR模型为故障诊断模型M。

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