控制系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法.pdf

1、工業(yè)控制系統(tǒng)的故障主要有傳感器故障、控制器故障、執(zhí)行器故障和被控過程元部件故障：傳統(tǒng)的工業(yè)控制系統(tǒng)故障診斷方法往往要求建立準(zhǔn)確的被診斷對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，而實(shí)際上，由于控制系統(tǒng)是電子、機(jī)械、軟件及其它因素的復(fù)合體，控制系統(tǒng)故障具有復(fù)雜性和非線性等問題，難以準(zhǔn)確建立數(shù)學(xué)模型；由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和能擬合任意連續(xù)非線性函數(shù)的能力，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和方法進(jìn)行工業(yè)控制系統(tǒng)的故障診斷的研究，已成為熱門研究課題。大量的研究成果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)

2、為工業(yè)控制系統(tǒng)的故障診斷問題提供了新的的途徑。 本文分析了傳感器故障的數(shù)學(xué)模型及傳感器故障的類型，給出傳感器故障診斷冗余分類法；分析了執(zhí)行器故障的數(shù)學(xué)模型、執(zhí)行器故障的可檢測(cè)性和執(zhí)行器故障的功能冗余性的分析方法。根據(jù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時(shí)間少，能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)的特點(diǎn)，提出采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造預(yù)測(cè)器和觀測(cè)器的方法分別對(duì)傳感器故障和執(zhí)行器故障進(jìn)行診斷，文中設(shè)計(jì)了徑向基函數(shù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)算法，解決了傳統(tǒng)的觀

3、測(cè)器方法難以建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型的問題。文章針對(duì)TE(Tennessee-Eastman)控制系統(tǒng)，分析了TE系統(tǒng)故障，給出了TE系統(tǒng)的故障樣本，提出采用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行TE系統(tǒng)故障診斷的方法。改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度明顯優(yōu)于典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且能獲得更好的監(jiān)控性能，更好的檢測(cè)出故障的發(fā)生。改進(jìn)的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用兩級(jí)狀態(tài)矢量代替原來的二值狀態(tài)矢量，解決了二值狀態(tài)矢量下記憶矩陣不包含任何抑制