基于MATLAB故障诊断系统设计(2)

沈阳理工大学学士学位论文

1 引 言

1.1 故障诊断技术的研究背景

1.1.1 故障诊断技术概述

故障诊断是指通过系统的解析冗余，完成工作情况的分析，对生产是否正常、什么原因引起故障、故障的程度等问题进行相关的分析、判断，并最终得出结论的过程

[1]

。

利用解析冗余这种故障诊断技术是20世纪70年代初，首先于美国发展起来。系统的解析冗余代替了解析硬件冗余，并通过系统的自动作使系统闭环稳定，通过比较观测器的输出从而得到系统的故障信息。

故障诊断的主要任务，从低级到高级，可以分为以下四个方面的内容

[5]

：

(1)故障检测：当稳定运行的系统的输出偏离了预期目标范围，或影响系统的输出的过程参数，过程状态或者特征量发生了变化并且超出预定范围时，诊断系统应能够及时检测的出来。但是通常任何故障检测系统都不能完全正确的检测出控制系统的故障，因此如何提高故障的正确检测率，降低故障漏报率和误报率一直都是故障检测领域的前沿课题。

(2)故障分离：从所检测到的特征信号中提取信息，即信号处理与特征变换，根据检测到的故障信息，寻找故障源，确定故障类型及大小。故障源可能是元件，组件，也可以是子系统。该过程主要依靠数学工具，目前常用的方法如：小波变换、主元分析、神经元网络等。

(3)故障评价：将故障对控制系统性能指标以及功能的影响做出相应判断和估计，并评价出出故障等级。同时，计算出故障的程度及故障发生的时间等参数。

(4)故障决策：根据故障检测所得到的信息和故障评价的等级进行故障定位，作出故障诊断决策，针对不同的工作情况，做出报警、修改等操作，甚至停机进行维修等决定，避免故障扩大。

1.1.2 故障诊断技术的研究对象

所谓故障，是指系统中至少一个重要变量或特性出现了较大偏差，偏离了正常范围。从广义上来看，故障可以理解为系统的任何异常现象，使系统表现出所不期望的特性

[6]

。

系统故障通常是指系统在使用或者运行过程中发生的功能型异常变化，即在一定时间内

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系统主要功能指标超出规定的范围。

美国麻省理工学院的Beard R. V首先提出了用解析冗余代替硬件冗余，并通过系统的自组织使系统闭环稳定，通过比较观测器的输出得到系统故障信息的新思路，标志着这门技术的诞生。过程监控与故障诊断包括两方面的内容：故障检测与故障诊断。故障检测的任务是依据预处理后的过程信息或借助直接从测量数据中提取的反映过程异常或系统故障特征的信息，判断系统运行过程是否发生了异常变化，并确定异常变化或系统故障发生的时间。通常，依据处理方式和处理时限不同，故障检测可区分为在线检测和离线检测两大类。提高故障的正确检测率，降低故障的漏报率和误报率一直是故障检测领域的前沿课题。故障诊断包括故障分离和故障识别，是指通过足够数量测量设备(例如传感器)观测到的数据信息、过程异常变化的征兆与过程系统故障之间的内在联系等，对系统的运行状态进行分析和判断，查明故障发生的原因，寻找故障源，确定故障类型及人小。

故障诊断技术的主要研究对象是过程运行时出现的异常变化和系统部件非先天性功能故障

[17]

。故障诊断所研究的系统往往是相当复杂的工业过程，这些过程具有如下

的特性：

(1)数量大，集散控制系统(DCS)所采集的数据点多，其数据存储系统可以连续不断地保存数据，从而使数据库变得十分庞大；

(2)维数高，过程的行为通常是由大量相互关联的变量来体现，因此，要采用降维的方法才能有效地显示过程的行为；

(3)过程的不确定性和噪音，这就要求要有去噪性能好的数据处理方法，对原始过程数据进行预处理；

(4)动态性；

(5)过程变量问的相关性复杂；

(6)测量数据冗余。随着过程工业的发展，对过程的高端应用也越来越高，而过程的复杂特性增加了对过程监控与故障诊断的性能要求，必须不断改善过程监测技术的性能来适应这些不断增加的复杂要求。 1.1.3 故障诊断技术研究的必要性

随着先进控制技术在过程工业中的广泛应用，生产系统的复杂程度逐渐加大，系统中出现的某些微小故障如果不能够及时的诊断并排除，就有可能导致整个生产系统的失

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效、瘫痪，甚至造成灾难性的后果。

现代工业及科学技术的迅速发展，特别是计算机技术的发展，使得现代设备的结构越来越复杂，自动化系统的规模越来越大。一个大型的设备系统往往由大量的工作部件组成，不同的部件之间互相联系，紧密耦合。这一方面提高了系统的自动化水平，为生产带来了可观的经济效益；另一方面，由于影响系统运行的因素骤增，使其产生故障或失效的潜在可能性越来越大。一个部件的故障常常会引起链式反应，导致整个系统甚至各个生产过程不能正常运行乃至瘫痪。现代设备系统运行的安令性和可靠性已成为人类必须解决的刻不容缓的问题。切实保障现代复杂系统的安全性和可靠性，具有十分重要的意义，得到了广泛的高度重视。而过程监控和故障诊断技术则为提高系统的安全性和可靠性开辟了一条新的途径。

从实际应用方面看，系统的安全性和可靠性已成为保障经济效益和社会效益的一个关键刚素，得到了广泛高度的重视；从学科理论的发展方而看，故障诊断具有很强的学科交叉性，现代控制理论、信号处理、模式识别、最优化方法、决策化、人工智能等学科领域近20年米的迅速发展，为解决复杂系统的故障检测与诊断问题提供了强有力的理论基础。从安全生产和降低成本的角度来看，现代制造设备具有规模大、复杂性高、变量多，并在闭环控制下运行的特点。对这些设备进行早期的和准确的故障检测与诊断可以减少停产时间，增加设备运行的安全性，并减少制造成本，可以使企业避免人员和财产的巨大损失，给企业带来可观的经济效益。故障检测与诊断技术在近十几年来的发展中取得了许多成果，应用领域也在不断扩大，由最先的航天、航空领域及核电站的诊断迅速扩展到输油管线、大型电网系统、汽车、船舶发电机、冶金设备、石化设备、家用电器等各个领域，并创造了巨大的经济效益。

1.2 国内外基于主元分析的故障诊断技术研究进展

1.2.1 基于主元分析的故障诊断技术的研究历史

多元统计分析方法在生产过程中得到了广泛的研究与成功的应用。其中有关主元分析的理论研究和应用较多。主元分析(PCA)作为一种不依赖于过程精确机理模型的监测方法，在化工过程监测方面的研究始于20世纪80年代初。在此之前PCA作为一种多元统计分析技术，已在信号处理、经济学、地质学等领域得到广泛的应用

[7]

。

一般情况，设某生产过程有m个变量，若过程的差异可以由变量的k(k

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元分析提取少数几个能体现原过程绝大多数信息的新变量，通过监视新变量的变化来判断生产过程运行是否正常，主元分析在故障诊断中得到了较好的应用。由于主元分析主要用来分析过程变量问线性、稳态关系，它在复杂过程系统的应用受到了一定的限制。

研究学者针对这些局限性提出了一些改善方法，如：Barkshi …… 此处隐藏：3584字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……