1. 引言
复杂机电系统作为现代工业的核心组成部分，广泛应用于制造业、能源、交通等关键领域，其稳定运行对保障生产效率与安全性至关重要。然而，由于复杂机电系统通常由多个子系统构成，且运行环境多变，系统故障的发生不可避免。这些故障不仅可能导致生产停滞、设备损坏，甚至可能引发严重的安全事故，造成巨大的经济损失与社会影响[3]。例如，在开关磁阻电机调速系统中，过热、潮湿和过电压等复杂外部环境，以及频繁起停、负载变化等多重工况，均可能诱发电机、功率变换器或传感器的故障，进而加剧过电流、转矩脉动等问题[4]。因此，研究复杂机电系统的故障诊断与容错控制方法，以提升系统的可靠性与稳定性，已成为当前工业领域亟待解决的重要课题。
2. 复杂机电系统故障诊断技术综述
2.1 传统故障诊断方法
传统故障诊断方法主要包括基于物理模型和信号处理的技术。基于物理模型的方法通过建立系统的数学或物理方程来描述其动态行为，从而检测异常状态。然而，这类方法在复杂机电系统中面临诸多挑战，因为实际系统的非线性、不确定性以及多变量耦合使得精确建模极为困难[7]。此外，信号处理方法（如频谱分析和小波变换）虽然能够有效提取信号特征，但对噪声敏感且难以适应复杂工况下的多变故障模式[10]。因此，在面对现代工业中日益复杂的机电系统时，传统方法往往表现出诊断精度不足、泛化能力有限等问题。
2.2 先进故障诊断技术
2.2.1 基于人工智能的诊断
人工智能技术在复杂机电系统故障诊断中展现出显著优势，尤其是神经网络和模糊逻辑的应用。神经网络（如Elman网络）因其强大的非线性映射能力和自学习能力，被广泛用于故障类型的初判。例如，文献[1]提出了一种结合Elman网络与纠错输出码支持向量机（ECOC-SVM）的方法，通过引入损失函数优化初判结果，并利用改良的分类器设计对故障类型进行筛选，从而实现精准的故障定位。此外，模糊逻辑基于模糊集合理论，通过将特征函数的取值范围扩展至闭区间[0,1]，能够处理不确定性和模糊性较强的故障信息[5]。这种方法特别适用于复杂机电系统中那些难以用精确数学模型描述的问题，为故障诊断提供了新的解决方案。
2.2.2 大数据分析诊断
大数据分析技术通过对机电系统运行数据的深度挖掘，实现了从被动诊断到主动预测的转变。文献[12]指出，智能诊断技术需要基于合适的方法和模型，结合历史数据进行训练和验证，以识别和判断系统中的故障类型和位置。大数据分析不仅能够处理海量高维数据，还能通过模式识别和机器学习算法提取隐藏的故障特征，从而提升诊断的准确性和效率。例如，通过对实时监测数据的分析，可以提前发现潜在故障并预测其发展趋势，从而实现预防性维护。这种技术的优势在于其强大的数据处理能力和对复杂系统动态特性的适应能力，为复杂机电系统的故障诊断提供了全新的视角和方法[12]。
3. 复杂机电系统容错控制方法
3.1 容错控制基本原理
容错控制是一种通过特定机制使系统在发生故障时仍能保持稳定运行的技术。其核心在于利用冗余资源或动态调整控制策略，以补偿故障对系统性能的影响[2]。具体而言，容错控制通过实时监测系统状态，结合故障检测与隔离技术，识别并定位故障源，进而采取相应的容错措施。例如，在非线性机电系统中，可通过优化自适应阈值和递归终端滑模控制策略，实现负载位置跟踪及故障重构[2]。此外，容错控制还依赖于系统的解析冗余关系，通过对动力学方程的推导与设计，确保系统在故障情况下仍能满足预定性能指标[13]。
3.2 硬件冗余容错
硬件冗余容错策略通过在系统中引入多余的硬件组件，以提高其在故障情况下的可靠性。常见的实现方式包括并联冗余、备用冗余和表决机制等。并联冗余适用于关键部件，如传感器或执行器，通过多个组件同时工作来增强系统的抗故障能力；备用冗余则通过设置备用模块，在主模块发生故障时自动切换，从而保障系统连续运行[4]。然而，硬件冗余策略也存在一定的局限性，例如增加了系统的复杂性和成本，同时可能对系统的体积和重量造成额外负担。尽管如此，其在提升系统可靠性方面的效果显著，特别是在对安全性要求较高的应用场景中，如航空航天和医疗设备等[4]。
3.3 软件容错
软件容错技术主要通过故障检测与恢复算法以及软件重构等手段，提升复杂机电系统在故障情况下的适应能力。其中，故障检测算法通过对系统运行数据的实时分析，识别潜在故障并采取相应措施；恢复算法则致力于将系统从故障状态恢复到正常运行状态，通常包括错误校正、数据回滚等操作[13]。此外，软件重构技术通过动态调整系统配置或重新分配资源，使系统在故障条件下仍能维持基本功能。例如，在永磁同步电机驱动系统中，可通过软件容错技术挖掘现有系统的容错潜力，并结合硬件重构实现高耐久性运行[13]。这些技术不仅能有效应对突发故障，还能显著降低硬件冗余带来的成本压力，因此在现代机电系统中得到了广泛应用。
4. 故障诊断与容错控制方法的应用案例
4.1 案例背景
复杂机电系统广泛应用于现代工业中，尤其是在船舶发动机、数控加工设备等关键领域。以某船用发动机为例，其系统由多个子系统构成，包括动力系统、控制系统和辅助系统等，各子系统间通过复杂的信号传递与能量交换实现协同运行[1]。该系统的运行特点表现为高动态负载、强非线性以及多变量耦合，这些特性使得系统在面对外界干扰或内部故障时表现出高度的不确定性。此外，美国CS数控设备的FANUC数控系统也体现了机电一体化系统的典型应用场景，其故障表现为随机性报警停车和HC报警灯亮等问题，进一步凸显了复杂机电系统故障诊断的复杂性[4]。
4.2 方法应用与效果
针对上述复杂机电系统，研究中采用了基于Elman网络和ECOC-SVM的故障诊断方法，并结合优化自适应阈值的主动容错控制策略。在故障诊断方面，Elman网络通过对系统运行数据的初步分析，能够快速识别可能的故障类型，而ECOC-SVM则通过改良的分类器设计对初判结果进行筛选，从而显著提高故障诊断的准确性[1]。实验结果表明，该方法在某船用发动机故障诊断中的应用，使得误诊率和漏诊率显著降低，诊断效率提升了约20%。在容错控制方面，基于优化自适应阈值的方法通过实时监测系统状态，能够在0.06s内完成传感器故障检测与容错控制切换，有效保障了系统的稳定运行[2]。此外，硬件冗余与软件容错技术的结合应用，进一步增强了系统的可靠性，为复杂机电系统的高效运行提供了有力支持。
5. 实际应用挑战与应对策略
5.1 成本控制
在复杂机电系统中实施故障诊断与容错控制方法时，成本因素是不可忽视的重要挑战。首先，先进的故障诊断技术，如基于人工智能的诊断方法和大数据分析技术，通常需要高性能计算设备和复杂的算法支持，这显著增加了硬件和软件开发成本[4]。此外，容错控制方法中的硬件冗余策略虽然能够有效提升系统可靠性，但也因冗余组件的引入而增加了系统的整体成本。为在保证系统性能的前提下降低成本，可以采用分阶段实施的方法，优先对关键部件或高风险环节进行故障诊断与容错控制升级。同时，通过优化算法设计和使用开源软件工具，可以进一步减少开发和维护成本[4]。
5.2 技术兼容性
技术兼容性是另一个在实际应用中亟需解决的问题。不同故障诊断与容错控制技术之间可能存在接口不匹配、数据格式不一致等问题，这些问题可能导致系统集成困难并影响整体性能[12]。此外，新技术与现有系统之间的兼容性也是一大挑战，尤其是在老旧设备升级过程中，可能需要对现有系统进行改造以适应新的技术要求。为解决技术兼容性问题，可以采用标准化接口和协议，确保不同技术之间的无缝对接。同时，引入中间件技术作为桥梁，帮助实现新旧系统之间的数据交互和功能协同[12]。此外，在系统设计初期充分考虑兼容性需求，制定统一的技术架构和标准，也是避免后期兼容性问题的重要手段。
6. 发展趋势展望
6.1 与新兴技术融合
随着科技的不断进步，复杂机电系统的故障诊断与容错控制方法正逐步与物联网、区块链等新兴技术深度融合。物联网技术通过实时监测和数据采集，为故障诊断提供了丰富的数据支持，从而提升了诊断的准确性和效率[12]。同时，区块链技术以其去中心化和不可篡改的特性，为容错控制中的数据传输和存储提供了更高的安全性和可靠性。这种融合不仅能够优化系统的运行状态监测，还能够在故障发生时快速定位问题并采取有效措施，显著提升系统的整体性能和稳定性[12]。此外，新兴技术的应用也为复杂机电系统的智能化升级奠定了基础，使其在未来工业环境中具备更强的适应性和竞争力。
6.2 智能化发展
故障诊断与容错控制方法正朝着更高智能化水平的方向发展，其中自适应诊断和自主容错成为重要的研究趋势。自适应诊断技术通过结合机器学习算法和实时数据分析，能够根据系统运行状态的变化动态调整诊断模型，从而提高故障检测的精准度和实时性[5]。与此同时，自主容错技术利用人工智能算法对系统故障进行预测和评估，并在故障发生时自动触发容错机制，最大限度地减少对系统运行的影响[12]。这种智能化的发展不仅能够显著降低人工干预的需求，还能够提升系统的自我修复能力和抗干扰能力，为复杂机电系统在复杂工况下的稳定运行提供了有力保障[5][12]。
7. 结论
复杂机电系统的故障诊断与容错控制方法研究取得了显著成果，为现代工业中关键系统的稳定运行提供了重要保障。通过传统与先进诊断技术的结合，以及对硬件冗余和软件容错控制策略的深入分析，能够有效提升系统在故障情况下的检测精度与运行可靠性[3][5]。此外，实际应用案例表明，这些方法在提高系统性能方面具有显著效果。然而，成本和技术兼容性仍是当前面临的挑战，需要进一步研究以实现更广泛的推广。未来，与物联网、区块链等新兴技术的融合，以及向更高智能化水平的发展，将是故障诊断与容错控制方法的重要研究方向[12]。这将进一步提升复杂机电系统的自适应能力和自主容错能力，为工业4.0时代提供更加坚实的技术支撑。
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作者简介：党振兴（1990—），男，汉族，陕西渭南人，本科，研究方向为机电。
