過程控制系統(tǒng)的故障檢測診斷與容錯控制.pdf

1、過程系統(tǒng)的生產(chǎn)環(huán)境通常處于高溫高壓或低溫真空等極端環(huán)境，如操作不當或因控制系統(tǒng)發(fā)生故障，可能造成生產(chǎn)中斷、爆炸、毒氣泄漏等危險。為了提高生產(chǎn)的安全性，對控制系統(tǒng)進行有效地故障檢測、診斷與容錯補償措施是十分必要的。且多數(shù)過程控制對象都具有慢變化特性，其控制精度的要求比航空航天或運動控制精度要低，這就為故障檢測、診斷與容錯控制技術(shù)在工業(yè)過程中的應用提供了可能性。實際的容錯控制策略不僅要保證在故障模式下系統(tǒng)的穩(wěn)定，同時也要盡可能滿足一定的性能

2、指標或約束條件，因此進一步探索在多目標或多約束條件下的滿意容錯控制方法就是非常必要的。 本文重點研究過程控制系統(tǒng)的故障檢測、診斷與容錯控制理論與技術(shù)，取得的主要研究成果與創(chuàng)新點如下： 1.建立了符合工業(yè)實際的多種傳感器故障和執(zhí)行器故障（閥門故障）的合理描述模型，改進了現(xiàn)有的“二狀態(tài)故障模型”描述方法，研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡建模與自適應閾值技術(shù)的魯棒故障檢測與診斷方法，并進一步設計了一種有效的廠級主動補償容錯控制策略。分別在三

3、水箱實驗平臺和DAMADICS平臺上驗證了上述方法的有效性。 2.提出了一種基于特征樣本、核主元分析和核函數(shù)梯度算法的故障檢測與診斷方法。該方法采用了特征樣本提取技術(shù)解決了過程監(jiān)控中核矩陣K計算量大的問題，利用核函數(shù)梯度算法計算每個監(jiān)控變量對統(tǒng)計量T2和SPE貢獻度診斷故障信號，并在Tennessee Eastman化工仿真平臺的多種不同類型故障模式下，驗證了上述策略的有效性。 3.針對復雜工業(yè)過程中多回路控制和復雜操作

4、等因素造成的工業(yè)故障診斷難度加劇問題，提出了一種基于獨立成分分析和支持向量機的集成故障診斷方法。針對中石化丁二烯普通精餾生產(chǎn)裝置的實際生產(chǎn)過程，利用連續(xù)三年的實際工業(yè)故障數(shù)據(jù)，驗證了提出的ICA-SVM集成故障診斷方法的有效性和快速性。 4.針對一類模型未知的多變量非線性系統(tǒng)，提出了一種基于擴展卡爾曼濾波在線學習算法的RBF網(wǎng)絡逆模容錯控制方法。該方法采用擴展卡爾曼濾波算法在線更新網(wǎng)絡權(quán)值，學習系統(tǒng)的時變參數(shù)或故障動態(tài)，并利用自

5、適應RBF模型的迭代逆模算法求解故障動態(tài)下最優(yōu)的控制變量，實現(xiàn)故障容錯控制。在三水箱實驗平臺的多種泄漏故障模式下驗證了上述控制策略的有效性。 5.為了滿足工業(yè)實際中要求容錯控制策略不僅保證故障模式下系統(tǒng)的穩(wěn)定，同時還須滿足一定的性能指標或約束條件的要求，本文還進一步對多指標約束下的復雜控制系統(tǒng)滿意容錯控制方法進行了初步的研究。針對同時具有狀態(tài)和控制時滯的不確定離散時滯系統(tǒng)，在一般執(zhí)行器故障模式下，研究了基于狀態(tài)反饋的H∞滿意容錯