基于時序模型的閉環(huán)工業(yè)系統(tǒng)的故障監(jiān)測.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和進步，現(xiàn)代工業(yè)的生產(chǎn)流程變得越來越復(fù)雜。這些復(fù)雜的工業(yè)過程一旦發(fā)生事故，不僅給生產(chǎn)帶來巨大的財產(chǎn)損失，而且會嚴(yán)重威脅社會安全。因此，提高工業(yè)過程的可靠性和可維護性是一件非常重要的事情。工業(yè)過程的故障監(jiān)測技術(shù)可以有效地提高系統(tǒng)的可靠性和可維護性，提高經(jīng)濟效益，降低事故風(fēng)險。統(tǒng)計過程控制（SPC）技術(shù)是一類重要的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障監(jiān)測方法，它廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)過程的故障監(jiān)測。為了保證過程的穩(wěn)定性，在現(xiàn)代工業(yè)過程中加入了反

2、饋控制技術(shù)用于減小外界因素的影響。反饋控制器會削弱故障的影響，因而統(tǒng)計過程監(jiān)測技術(shù)對反饋控制系統(tǒng)的監(jiān)測能力會隨之減弱。因此，針對反饋控制系統(tǒng)，發(fā)展有效的統(tǒng)計過程監(jiān)測技術(shù)具有重大的研究意義。本文提出了基于時序模型的反饋控制系統(tǒng)的故障監(jiān)測方法。和傳統(tǒng)的統(tǒng)計過程監(jiān)測技術(shù)相比，本文提出的方法具有較低的漏檢率和較快的監(jiān)測率。
　　本研究提出了帶有批間控制器的批次過程的故障監(jiān)測方法，分析了指數(shù)加權(quán)移動平均（EWMA）和雙指數(shù)加權(quán)移動平均（DE

3、WMA）控制器對帶有時延的批次過程的影響，采用基于數(shù)據(jù)的時序模型來描述過程的輸入輸出關(guān)系，然后用改進的參數(shù)重置遞推最小二乘法（PRELS）實時地辨識這兩個時序模型的系數(shù)，用動態(tài)主元分析（DPCA）監(jiān)測經(jīng)PRELS辨識后的系數(shù)，實現(xiàn)故障監(jiān)測，最后用影響矩陣分離出故障。慮了一般的反饋控制系統(tǒng)，分析了傳統(tǒng)SPC對反饋控制系統(tǒng)監(jiān)測時產(chǎn)生的一些問題，提出了一種統(tǒng)計實時監(jiān)測技術(shù)。采用時序模型來描述一般的反饋控制系統(tǒng)，證明了采用遞推最小二乘法（REL

4、S）辨識的時序模型系數(shù)是平穩(wěn)的，從理論上說明統(tǒng)計過程監(jiān)測技術(shù)可以直接用于監(jiān)測時序模型的系數(shù)。研究了帶有時延的一般反饋控制系統(tǒng)，分析了設(shè)定點不變和時變兩種情況。考慮了時序模型的不唯一性，提出了基于自適應(yīng)最小絕對收縮選擇算子(LASSO)的時延辨識方法。利用LASSO得到時延和時序模型的自回歸(AR)項之后，根據(jù)最小方差指標(biāo)和AR項的最大根得到系統(tǒng)的穩(wěn)定性指標(biāo)和控制器性能指標(biāo)。最后采用統(tǒng)計過程監(jiān)測技術(shù)來實時監(jiān)測這些指標(biāo)。出了二維動態(tài)批次過程