控制回路故障诊断的方法研究

摘要

控制回路故障诊断旨在提高工业生产装置操作的安全性与可靠性，一直受到学术界与工业界的广泛关注。工业过程控制回路涉及多种复杂问题，其故障可能存在多种形式。论文研究控制回路中模型预测控制(MPC)的模型失配故障、回路振荡故障，以及基于数据驱动的贝叶斯故障诊断。针对工业现场的实际问题，提出了外加测试信号的模型误差诊断，基于频域分析的回路振荡监测，和基于期望极大化(EM)算法的贝叶斯故障诊断方法。本文具体研究内容如下:
　　(1)针对MPC模型失配问题，提出了基于外加低幅正弦测试信号的模型诊断方法。通过获取过程三个频率点上的精确频率响应并与当前MPC模型比较，加权形成模型误差矩阵;给出模型诊断误差上界概念，估计相应频率响应的误差上界，评价诊断结果的可靠性。在单回路和多回路控制系统仿真实验中效果良好，将算法开发形成可调用程序，准备应用于实际工业系统。
　　(2)针对控制回路中常见的回路振荡故障，提出了基于频域分析的回路振荡信号监测方法。该方法应用了离散傅里叶变换和瑞利分布的相关性质，计算不同灵敏度条件下的振荡监测阈值。通过仿真数据和实际数据验证了所提方法能在高噪信比环境下监测多种频率振荡。
　　(3)针对控制回路中监测器数据缺失情况，提出了基于EM算法的贝叶斯故障检测与分离方法。在EM算法的迭代优化步骤中给出了解析表达式使得计算简化。仿真验证环节中引入单容水箱例子和分馏塔控制例子用于方法验证。最后将基于EM算法的故障诊断方法与模型诊断算法相结合实施于实际实验室装置，进一步验证了所提方法的实用性。
　　在所提方法中，模型误差诊断与回路振荡监测作为两种不同的故障监测器应用于控制回路;基于EM算法的贝叶斯诊断将多种故障监测器的结果协调统一，形成控制回路全面诊断结果。通过相应的仿真实验、实验室装置测试以及工业数据验证，表明了所提方法的有效性和实用性。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 问题的提出与研究意义

1．2 控制回路性能评估综述

1．2．1 最小方差控制基准

1．2．2 用户自定义基准

1．2．3 输入输出方差基准

1．2．4 针对PID控制器和MPC控制器的性能基准

1．3 控制回路诊断综述

1．3．1 回路振荡诊断

1．3．2 阀门粘滞诊断

1．3．3 回路非线性诊断

1．3．4 模型失配诊断

1．4 贝叶斯框架下的控制回路诊断

1．4．1 控制系统的全面诊断问题

1．4．2 贝叶斯诊断介绍

1．5 本文主要研究内容

第二章 基于低扰动实验的MPC模型误差诊断

2．1 MPC控制系统的频率响应分析

2．2 模型误差诊断方法

2．2．1 三个频率点的频率响应估计

2．2．2 模型误差矩阵

2．2．3 模型误差诊断步骤

2．3 频率响应估计的误差上界

2．3．1 单输入单输出系统的频率响应误差上界

2．3．2 多输入多输出系统的频率响应误差上界

2．4 模型诊断仿真测试

2．4．1 单输入单输出闭环系统仿真

2．4．2 多输入多输出闭环系统仿真

2．5 面向实际工业系统的模型诊断软件研发

2．5．1 系统框架设计

2．5．2 系统功能实现

2．5．3 软件实现展示

2．6 小结

第三章 控制回路振荡监测

3．1 基于频域分析的回路振荡监测

3．1．1 高斯白噪声环境下的回路振荡监测

3．1．2 高斯彩色噪声环境下的回路振荡监测

3．2 仿真测试

3．3 实际工业数据测试

3．3．1 数据分析与振荡监测

3．3．2 讨论与比较

3．4 小结

第四章 基于数据驱动的贝叶斯故障诊断

4．1 数据驱动的贝叶斯诊断理论

4．1．1 控制回路诊断问题的提出

4．1．2 问题描述

4．1．3 贝叶斯诊断理论

4．1．4 水位控制系统的故障诊断仿真

4．2 数据相互依赖的贝叶斯诊断

4．2．1 模式相互依赖情况

4．2．2 模式与证据相互依赖情况

4．3 小结

第五章 基于缺失数据的故障检测与分离

5．1 故障诊断中的数据缺失问题

5．2 期望极大化算法

5．3 基于EM算法的贝叶斯诊断

5．3．1 似然度分布参数估计推导

5．3．2 单种类型数据缺失的结果比较与算法分析

5．4 水位控制系统的故障诊断仿真

5．5 分馏塔控制回路故障检测仿真

5．6 实际装置的测试实验

5．6．1 实验装置介绍

5．6．2 使用EM算法处理缺失数据

5．7 小结

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

攻读博士学位期间的学术论文发表及科研工作

致谢