液壓伺服系統的故障診斷：將所建LS- SVM 模型用于故障診斷。首先由其預測輸出與實際系統的輸出相比較產生殘差,通過決策規則確定故障是否發生,之后利用診斷邏輯對故障隔離和定位。在實驗中設置了以下兩種故障模式: 控制信號故障和伺服閥堵塞故障。為避免對系統的破壞,故障均以電信號形式引入予以模擬。為加入控制信號故障時, 由系統全局模型M1、 前向通路模型M2、 伺服閥模型M3預測輸出與實際系統的輸出相比較所產生的殘差, 由圖可以看出, 在故障加入后, M1、 M2殘差均有顯著的變化,而M3殘差無變化,由診斷邏輯,判斷為控制信號故障。伺服閥堵塞故障時, 由系統全局模型M1、前向通路模型M2、伺服閥模型M3預測輸出與實際系統的輸出相比較所產生的殘差, 由圖可以看出, 在故障加入后,M1、M2、M3 殘差均有顯著的變化, 由診斷邏輯,判斷為伺服閥故障。   液壓伺服系統中存在很強的非線性行為,完全通過機理分析建立其! 白箱?模型是比較困難的,而利用LS-SVM 對非線性關系的逼近能力來建立反映其輸入輸出關系的! 黑箱?模型, 在工程中則很容易實現。而且,在小樣本情況下,其建模精度高于神經網絡,泛化能力強,預測效果好。將這樣的模型用于故障檢測時,具有高的準確性。同時, 利用系統的全局檢測模型與局部元件模型相結合的診斷策略, 可實現對故障的隔離與定位,實驗結果充分證明了上述結論。