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工业环境下的传感器故障检测自适应方法研究

翟瑀佳  
【摘要】:随着自动控制技术的不断发展,油田采油系统中的传感器故障检测问题已不再局限于人工现场检查维修,所以,智能识别传感器故障具有很高的实用价值。随着油田采油系统规模的不断扩大和复杂性的不断提高,生产过程中传感器群的故障点也随之增加并且难以发现,因此,对传感器故障检测方面的要求更高。传统的限幅报警和人工点检的方式显然已经满足不了要求,因此有必要研究油田采油系统的先进故障诊断技术。 考虑到油田采油系统规模庞大结构复杂、传感器众多等特点,本文采用一种不依赖于数学模型的多元统计分析方法进行研究,即主元分析(PCA),通过对过程数据的分析来实现对传感器的故障诊断。建立正常工况下的主元模型,通过比较统计量和控制限来判断传感器是否发生了故障。检测出故障发生后,着重研究了利用故障映射向量(FIV)的方法计算各个传感器的故障指标,隔离出发生故障的传感器,当传感器输出较大波动时,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的方法对故障隔离方法进行改进,保证准确隔离出故障传感器。针对主元分析方法在处理动态数据时的恒定不变的控制限不适用于动态数据,容易造成很大误报,采用递归主元分析(RPCA)的方法进行改进,并且利用奇异值分解(SVD)方法简化协方差矩阵的递归过程,最后利用指数加权递归控制限,实现对传感器故障检测方法的自适应。本文的主要内容如下: 首先,从理论上分析了不同的故障检测方法,针对油田采油系统中传感器输出数据的特点得出在油田采油系统的故障诊断中应用主元分析方法的可行性和优越性。具体阐述了基于主元分析的油田采油系统故障诊断的基本理论,并利用仿真验证了方法的有效性。 其次,针对油田采油系统的故障隔离问题,提出了一种基于故障映射向量的新型故障隔离方法,它可以有效的提高了故障隔离的准确度。并且利用主元分析方法对传感器数据进行处理,通过观察控制指标的情况进行判断传感器是否发生故障。 第三,针对传感器输出随生产过程出现较大波动时,对FIV隔离效果的影响问题,采用PSO-LSSVM方法对传感器输出数据进行预测,利用实际输出值与预测值的差值进行故障隔离指数的计算,最后准确的隔离出故障传感器。 第四,为了实现故障检测方法的自适应性,本文采用SVD算法改进RPCA的自适应的监控方法,很好的适应了系统的时变特性,并有较高的故障检测精度。 在研究过程中,充分利用现场实际数据对论文中提出的各种故障诊断方法进行了大量的仿真实验研究,通过仿真结果验证了所采用方法可以有效的检测出故障并提高隔离准确性。


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