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非线性系统故障可诊断性评价及诊断方法研究

蒋栋年  
【摘要】:研究表明,故障可诊断性低是导致系统事故的主要原因之一,即可测信息不足以为迅速、可靠的检测系统故障做支撑。对于故障可诊断性的研究,传统的方法大都是在故障发生之后且集中于定性研究,既无法量化明确故障可诊断性的真实水平,亦难以改造提升。因此,探索如何在设计阶段(故障发生之前)就能了解系统的故障可诊断性能,如何在设计阶段通过传感器优化配置使系统具有较高的故障诊断能力,又如何选取适当的方法对系统进行有效的故障诊断,亟需提上日程。着眼于上述问题,本文展开了如下工作:1)非线性系统故障可诊断性量化评价方法研究针对非线性系统故障可诊断性量化评价缺失的问题,以K-L散度算法为基础,充分考虑扰动、噪声等不确定性因素对评价结果准确性的影响,以稀疏内核密度估计与蒙特卡洛方法为有益补充,通过对单一故障或不同故障情况下概率密度函数的相似度和差异度计算,给出对非线性系统故障进行准确量化评价的求解方法和步骤,并进行满足故障可诊断性评价指标的测量噪声可行域分析,为系统进一步开展故障可诊断性设计和故障诊断奠定了基础。2)非线性系统故障可诊断性设计方法研究为了增加系统的测量信息,提高系统的故障可诊断性评价指标,综合运用贪心算法进行测点传感器的优化设计,并借助于KPLS方法构建软传感器,实现以软代硬的测点传感器设计。通过测点信息的优化配置,使得系统达到满足故障可诊断性的基本要求,从而将系统的故障诊断性能作为系统的本征需求纳入系统设计之初,为提高系统的安全水平提供有效的途径。3)基于故障可诊断性量化评价的传感器优化配置方法研究为了对测点传感器进行优化配置,设计以量化评价为主,兼顾可靠性、经济性等优化目标的传感器优化配置模型。从量化角度运用非线性动态规划和改进的NSGA-II算法使传感器优化配置过程更为高效,为现实中高品质低成本的系统运行提供可借鉴的方法和参考依据。4)基于模型的非线性系统故障诊断方法研究在满足故障可诊断性评价指标的基础上,设计了一种基于粒子滤波的故障检测和分离方法,通过引入对数似然和作为评价指标,可以实现对故障的有效检测和分离。同时,还提出了一种基于残差统计特性分析的自适应阈值设计方法,在不依赖系统机理和数学模型情况下,可有效降低故障诊断的漏报率和误报率。5)基于数据驱动的非平稳过程故障检测方法研究采用模式适配度方法确定无故障时系统残差概率密度函数的分类数,并以此为前提运用K-均值方法对残差数据进行聚类;进而借助K-L散度方法,在线计算系统实时数据与离线数据残差概率密度函数的距离差异度,通过对具有多模式运行系统的非平稳残差过程的分类评价进行故障检测。与线性系统相比,非线性系统由于其构造的复杂性,加之噪声、外部扰动等不确定因素的存在,始终是开展故障可诊断性研究所面临的难题。并且实际的工程系统大都存在一定程度的非线性特性,因此,本文针对非线性系统,探索量化评价故障可诊断性的有效方法,分析制约故障可诊断性的关键因素,研究具有操作性的故障可诊断性提升设计方案,并将其纳入系统的设计体系中,在此基础上以提高系统可诊断性为目标,对传感器配置进行优化,并给出系统进行故障诊断的方案,提升系统品质,对于促进现代工程朝着稳定、高效、节约型发展具有重要意义。


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