高通量筛选机器人的故障检测研究

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随着高速计算机技术和高速自动化设备的发展,尤其是机器人的广泛应用,出现了一类新兴的离散事件系统——高通量筛选系统。该系统将化学、基因组研究、生物信息、自动化仪器以及机器人等先进技术,有机组合成一个高程序、高自动化的新技术体系,创造了一种筛选化合物或生物物质的新程序。由于该技术具有自动化的操作系统,可以利用计算机控制,代替人工进行自动加料、稀释、转移、温孵、检测等操作,使实验室遵守程序化,减少人工误差,故通常被称为“高通量筛选机器人”。为了提高系统的可靠性、安全性以及工作效率,故障检测和故障诊断在离散事件系统中也越来越重要。常用的故障诊断技术有基于Grafcet模型、基于Petri网模型、基于有限状态自动机模型、基于状态图模型等,为了提高高通量筛选系统的分析和控制效率以及降低系统模型和计算的复杂度,且同时从时间域和事件域高效地描述和控制系统,本文采用基于双子代数模型的故障检测方法。基于双子代数模型的高通量筛选系统的故障检测方法基本思想为:首先,建立系统模型,可采用双子代数来描述系统行为;其次,监测系统运行的输出信息;然后将观测到的输出信息与系统期望输出信息同步匹配,推断出系统是否有故障存在。本文首先从系统输出角度出发,建立故障函数,利用余理论方法比较系统的期望输出与实际输出,得到故障函数的输出结果,从而确定系统的故障信息。但是由于高通量筛选系统这类满足同步关系的事件图系统可能存在有些故障可以被同步现象所补偿掩盖的问题,以至于从全局来看系统可能是无故障显示的,因此,考虑添加状态观测器,进一步对系统内部的状态信息进行研究,以便更精确地描述系统的故障个数和故障位置等详细信息。最后,通过实例分析来验证两种故障检测方法的有效性。
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