首页> 外文OA文献 >Desarrollo de un sistema de diagnóstico de fallas basado en filtros no lineales de rápido seguimiento: aplicación a un proceso hidráulico de cuatro tanques acoplados
【2h】

Desarrollo de un sistema de diagnóstico de fallas basado en filtros no lineales de rápido seguimiento: aplicación a un proceso hidráulico de cuatro tanques acoplados

机译:基于快速跟踪非线性过滤器的故障诊断系统的开发:在四个耦合罐的液压过程中的应用

摘要

Se presenta el desarrollo de un sistema de diagnóstico de fallos (SDF) aplicado a un procesohidráulico con tanques interconectados, mediante el Esquema de los Observadores Dedicados(DOS) y el enfoque de estimación paramétrica. La tesis incluye el modelamiento del proceso,el análisis de las fallas de mayor criticidad que se podrán presentar y el diseño de un reguladorLQG que permite estabilizar el sistema.En el proceso de diseño del SDF en sensores, se introdujo el Filtro de Rápido Seguimiento(STF), una variante adaptativa del Filtro Extendido de Kalman (EKF), el cual resultó muyútil al aumentar la disponibilidad y estabilidad del SDF, mediante la reducción notable deltiempo de convergencia en los estados estimados de las variables no medidas y la capacidadpara eliminar el sesgo originado por el método de discretización empleado. El Algoritmo STFes empleado en la construcción del banco de observadores, necesario para la implementacióndel enfoque DOS. Adicionalmente, con el objetivo de dar un diagnóstico detallado, se diseño unalgoritmo de identificación de fallos basado en umbrales estáticos. Los resultados obtenidosmediante simulación lograron detectar, aislar e identificar fallos individuales en todos lossensores, llegando inclusive a identificar fallos simultáneos hasta en tres sensores a la vez.En la tarea de diagnóstico en componentes (actuadores, tuberías y tanques), se vio porconveniente usar el enfoque de estimación paramétrica mediante la técnica de EstadosAumentados, obteniendo resultados satisfactorios. Se demostró como el algoritmo STFrepresenta una sencilla solución a los problemas de divergencia del EKF, lograndola convergencia de los parámetros estimados a sus valores nominales en presencia deincertidumbres en el modelo y ruido de medición. En general, se evidenció que el STF puedeproporcionar una estimación de parámetros rápida, estable y libre de sesgos para el SistemaHidráulico, aun cuando ocurren cambios paramétricos simultáneos en la planta.
机译:提出了使用专用观测器方案(DOS)和参数估计方法,将故障诊断系统(SDF)应用于具有互连罐的液压过程的开发。论文包括过程建模,可能出现的最严重故障的分析以及可稳定系统的LQG调节器的设计。在传感器SDF的设计过程中,引入了快速跟踪滤波器( STF),这是扩展卡尔曼滤波器(EKF)的自适应变体,通过显着减少未测变量的估计状态的收敛时间以及消除偏差的能力,对提高SDF的可用性和稳定性非常有用。由使用的离散化方法产生。 STF算法用于构建观察者库,这对于DOS方法的实现是必需的。另外,为了进行详细的诊断,设计了一种基于静态阈值的故障识别算法。通过仿真获得的结果能够检测,隔离和识别所有传感器中的单个故障,甚至可以同时识别多达三个传感器中的同时故障。在组件(执行器,管道和储罐)的诊断任务中,使用方便使用增强状态技术的参数估计方法,获得令人满意的结果。演示了STF算法如何代表EKF散度问题的简单解决方案,在模型和测量噪声存在不确定性的情况下实现了估计参数到其标称值的收敛。总的来说,有证据表明,即使在工厂中同时发生参数变化时,STF仍可以为液压系统提供快速,稳定且无偏差的参数估计。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号