关键词：
嵌入式系统
自适应卡尔曼滤波
加权融合
模糊综合评价
故障库
摘要：
随着设备的复杂性不断提升,并且可能应用于多种环境和工况,其运行状态受外部条件影响,即使是相似设备,在不同环境下运行时,其关键指标也可能发生变化。因此,需要设计并实现一种能够适应不同条件下的故障诊断终端,以确保终端能在尽可能多种场景下提供快速可靠的诊断结果。该终端需要有较好的集成性从而实现采集、处理、通讯的一体实时诊断,并且构建的诊断终端能够动态的进行关键参数调整,具体如下:
搭建基于嵌入式系统的故障诊断终端的平台。本文根据故障诊断终端在硬件层面的需求,基于STM32H743ZIT6微控制器搭建处理核心,结合高精度模拟量采集模块ZAM5404实现多通道标准工业模拟量采集,通过USART与RS485等接口组合,构建了兼具短距离与长距离传输能力的通信方式,满足抗干扰的远程监控的需求。通过对应用设备分析,在本研究的诊断模型下,可通过对终端实现关键参数调整,具有一定的灵活性。
数据的实时处理方法。本文根据数据流实时输入的特点,采用基于滑动窗口与拉依达准则的错误值检测方法,剔除瞬态异常值;采用线性插值法修复缺失值,保证数据的连续性。针对多通道的实时数据,对每个通道布置自适应卡尔曼滤波算法,通过计算残差与预测误差的对比,动态调整过程噪声与测量噪声协方差矩阵,从而有效应对敏感变化,能在不同应用场景下进行自适应调节,减少不必要的过度平滑同时保留数据特征。
基于嵌入式系统的故障诊断方法研究。本文构建了从通道健康度、部件健康度到设备整体状态的多层级模型与故障库寻源方法。单个采集通道根据偏移量基于高斯函数特性映射得到单点健康度;利用加权融合将单通道健康度与部件相关联,综合反映测量点对部件的影响程度,得到部件健康度,并据此进行异常部件定位,为后续诊断提供依据;运用模糊综合评价方法,将部件健康度映射为设备整体状态,基于设备状态与部件序号实现初步诊断。为实现故障溯源,系统结合历史工况与经验建立了故障库,通过比对部件偏移量及故障特征信息,定位异常原因。若检测到未知故障类型,系统还可根据初步诊断信息,辅助故障排查。
