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基于云理论的控制系统监测与诊断方法的研究

侯金芬  
【摘要】:在现代工业生产过程中,经过一段时间的运行后,控制回路往往会偏离最初设计时的性能指标,有时可能会严重恶化。若不及时的监测到其性能下降并采取有效措施修复控制器,将降低控制系统所产生的经济效益。近年来,控制系统性能评估与诊断的研究成为控制界的研究热点。本文从控制系统中的不确定性出发,引入了李德毅院士提出的云理论来表达系统中的不确定性,充分利用了信息的随机性和模糊性,实现定性与定量之间的映射。基于云变换(和层次分析法)实现评估功能,使结果更加直观。诊断方面将云模型与传统的关联规则技术相结合,给出一种新的故障诊断的方法,实现基于云理论的控制系统的监测与诊断。本文研究工作包括:(1)综述了控制器性能评估和故障诊断领域的研究现状,性能评估方法和故障诊断方法的发展趋势。(2)系统的介绍了云理论的历史、研究现状及发展趋势,阐述了云理论的基本概念、生成方法和一些基本运算。(3)将云理论应用在复杂的控制系统中。引入“多维云”的概念,将每个控制回路都用一维云模型表示,然后合成为多维云,通过多维的待测云与标准云比较,计算出相似度系数,从而得出系统的性能评估结果。通过仿真证明该方法的有效性。(4)在云理论的基础上引入层次分析法,更加合理地构建了系统的功能层次;通过云模型对指标相对值和评价集进行表示的方法更易于对系统中包含的不确定性信息进行有效处理,具有更为广泛的实际应用范围。(5)将云模型与传统的关联规则技术相结合,给出了云关联规则的定义、挖掘方法与提取算法,提出了基于云关联规则的故障检测方法,并对气动执行器进行了实例仿真。研究结果表明,基于云关联规则的气动执行器故障检测与诊断方法具有良好的可靠性和稳健性,能够较好地处理检测与诊断中的模糊性和随机性问题,并且该方法在故障检测方面也有较好的及时性。


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