[發(fā)明專利]基于符號(hào)有向圖和數(shù)據(jù)重構(gòu)的故障診斷方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310753722.X
• 申請(qǐng)日: 2013-12-31
• 公開（公告）號(hào): CN103713628B
• 公開（公告）日: 2017-01-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王毓;魏巖;張峰華;楊煜普
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海交通大學(xué)
• 主分類號(hào): G05B23/02
• 分類號(hào): G05B23/02
• 代理公司: 上海旭誠知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司31220
• 代理人: 鄭立

1.一種基于符號(hào)有向圖和數(shù)據(jù)重構(gòu)的故障診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一：采集系統(tǒng)運(yùn)行過程中一定數(shù)量的多變量正常數(shù)據(jù)，并對(duì)所述多變量正常數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，作為已知狀態(tài)測量數(shù)據(jù)；

步驟二：對(duì)步驟一中所述已知狀態(tài)測量數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA分解，將所述已知狀態(tài)測量數(shù)據(jù)分解為主元部分和殘差部分，并求出所述已知狀態(tài)測量數(shù)據(jù)的平方預(yù)測誤差的控制限；

步驟三：根據(jù)所述系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特性及反應(yīng)特性，建立所述系統(tǒng)的有向符號(hào)圖（SDG），所述有向符號(hào)圖的節(jié)點(diǎn)為系統(tǒng)單變量參數(shù)，并設(shè)定誤報(bào)率、漏報(bào)率參數(shù)，根據(jù)系統(tǒng)的SDG確定所述已知狀態(tài)測量數(shù)據(jù)各變量V-mask的參數(shù)值；

步驟四：實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)運(yùn)行過程中一定數(shù)量的多變量過程數(shù)據(jù)，并對(duì)所述多變量過程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，作為未知狀態(tài)測量數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)所述未知狀態(tài)測量數(shù)據(jù)累積和CUSUM統(tǒng)計(jì)值及所述未知狀態(tài)測量數(shù)據(jù)的平方預(yù)測誤差SPE，如果SPE超出步驟二的控制限，則表示系統(tǒng)出現(xiàn)故障；

步驟五：如果系統(tǒng)沒有出現(xiàn)故障，重復(fù)步驟四，若系統(tǒng)出現(xiàn)故障，通過V-mask的雙臂判斷所述SDG的節(jié)點(diǎn)是否有效，對(duì)于超過V-mask上下臂的所述過程數(shù)據(jù)變量，節(jié)點(diǎn)符號(hào)分別為“+”和“-”號(hào)；

步驟六：確定所有節(jié)點(diǎn)狀態(tài)后，搜索所述SDG中所有的相容路徑，即相鄰節(jié)點(diǎn)符號(hào)相乘為正的路徑；

步驟七：在所有有效節(jié)點(diǎn)方向和所述相容路徑方向上對(duì)所述未知狀態(tài)測量數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，將重構(gòu)指標(biāo)最大的方向便設(shè)為故障的傳播路徑，判定所述故障的傳播路徑上的起始節(jié)點(diǎn)為導(dǎo)致故障發(fā)生的根本原因。

2.如權(quán)利要求1所述的基于符號(hào)有向圖和數(shù)據(jù)重構(gòu)的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟一中的所述多變量正常數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟為：首先將采集的所述一定數(shù)量的多變量正常數(shù)據(jù)減去所述多變量正常數(shù)據(jù)的均值，然后除以所述多變量正常數(shù)據(jù)的方差。

3.如權(quán)利要求1所述的基于符號(hào)有向圖和數(shù)據(jù)重構(gòu)的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟二中PCA方法按照特征值貢獻(xiàn)率選取主元，要求貢獻(xiàn)率在85%以上。

4.如權(quán)利要求1所述的基于符號(hào)有向圖和數(shù)據(jù)重構(gòu)的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟二中平方預(yù)測誤差控制限計(jì)算公式為，其中(1-α)×100%為所述控制限的置信度，這里λ_i為所述預(yù)處理后的所述多變量正常數(shù)據(jù)樣本協(xié)方差矩陣的第i大的特征值。

5.如權(quán)利要求1所述的基于符號(hào)有向圖和數(shù)據(jù)重構(gòu)的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟三中所述V-mask的參數(shù)值為：和h＝d*k，其中k為V的斜率，d為最近的采樣點(diǎn)離V定點(diǎn)的距離，h為最近的采樣點(diǎn)離V的上下臂的距離，α為誤報(bào)率，β為漏報(bào)率，δ為能檢測到的偏移量（樣本標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)），σ_x為樣本的標(biāo)準(zhǔn)差。

6.如權(quán)利要求1所述的基于符號(hào)有向圖和數(shù)據(jù)重構(gòu)的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟七中如果重構(gòu)方向就是故障的傳播路徑，那么重構(gòu)后的未知狀態(tài)測量數(shù)據(jù)的平方預(yù)測誤差應(yīng)該得到最大的減小，平方預(yù)測誤差的減小程度如公式（1）所示：

η2=ySPE-yjSPEySPE=fj2||ζ~||2ySPE---(1)]]>

其取值范圍為0～1之間，其中y^SPE為重構(gòu)前樣本的平方預(yù)測誤差，為重構(gòu)后的未知狀態(tài)測量數(shù)據(jù)的平方預(yù)測誤差，為ζ在殘差空間的投影，即C為測量的主元空間投影矩陣，公式（1）中使得η²最大的方向便為故障的傳播路徑，故障的傳播路徑上的起始節(jié)點(diǎn)則為故障發(fā)生的根本原因。