[發明專利]一種數據驅動的閉環工業過程傳感器故障診斷方法

在審

• 申請號: 201910139299.1
• 申請日: 2019-02-25
• 公開（公告）號: CN109871000A
• 公開（公告）日: 2019-06-11
• 發明（設計）人: 周東華;紀洪泉;盧曉;鐘麥英;王友清
• 申請（專利權）人: 山東科技大學
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 青島智地領創專利代理有限公司 37252
• 代理人: 陳海濱

本發明公開了一種數據驅動的閉環工業過程傳感器故障診斷方法，具體涉及工業過程傳感器故障監測技術領域。該診斷方法包括：采集閉環工業過程在正常工況運行時的測量數據作為訓練數據，并建立該訓練數據的慢特性分析模型；基于經驗方式確定慢特性分析模型中每個故障檢測指標的控制限；采集閉環工業過程實時工況下的測量數據作為測試數據；計算測試數據的故障檢測指標，并與上述相應的控制限進行比較，對測試數據進行故障分析；若故障分析的結果為有故障發生，則對照故障檢測指標所展示的模式指定相應的傳感器故障類型，實現故障分類。本發明無需復雜工業過程的數學模型，并可以有效地處理閉環控制下工業過程傳感器故障的檢測和分類。

技術領域

本發明涉及工業過程傳感器故障監測技術領域，具體涉及一種數據驅動的閉環工業過程傳感器故障診斷方法。

背景技術

現代工業過程規模龐大、結構復雜，一旦過程出現異常便可能造成巨大的經濟損失，甚至危及人身安全。過程監控和故障診斷技術可以有效地提高系統可靠性、設備可維護性以及降低事故風險，已成為當前學術界和工業界的研究熱點之一。在故障診斷領域，基于模型的故障診斷技術發展較為成熟，而數據驅動的過程監控與故障診斷技術在近年來卻得到了迅速發展。主要有如下兩點原因：一方面，當前復雜工業過程的機理模型通常難以獲得，或者需要付出大量的人力和物力，且得到的模型精度沒有嚴格保證；另一方面，隨著傳感器技術的不斷提高以及分布式控制系統DCS的廣泛使用，工業過程運行中可以獲得大量的測量數據。這些測量數據包含有工業過程運行狀況的重要信息，對于實時監控與診斷具有重要意義。

此外，為了實現被控系統的穩定以及確保產品質量，閉環控制通常被廣泛應用于工業過程之中。對閉環工業過程而言，處于閉環控制中的傳感器具有重要地位，其正常與否直接影響著閉環控制系統的性能。例如，當閉環中的測量傳感器發生故障，由于反饋控制的調節作用，會使得傳感器的輸出仍然在設定值附近波動。事實上，由于傳感器測量存在異常，此時實際的被監測量已經偏離了設定值，系統處于異常狀態。換言之，閉環系統對于傳感器故障并不具備容錯能力。因此，對閉環控制系統的傳感器故障進行及時診斷非常重要。當前一些主流的數據驅動方法主要關心數據特性，而很少涉及閉環控制下的故障診斷工作。因此，亟需一種新的故障診斷方法及其相應的監測系統實現對閉環工業過程傳感器故障的檢測和分類。

發明內容

本發明的目的是針對閉環控制系統的傳感器故障類型，提出了一種通過分析閉環控制對傳感器故障的影響，對慢特性分析方法進行改進，以實現閉環工業過程幾類傳感器故障的檢測和分離的數據驅動的閉環工業過程傳感器故障診斷方法。

本發明具體采用如下技術方案：

一種數據驅動的閉環工業過程傳感器故障診斷方法，包括：

步驟一，采集閉環工業過程在正常工況運行時的一段測量數據作為訓練數據集，并建立該訓練數據集的慢特性分析模型；

步驟二，基于經驗方式確定慢特性分析模型中每個故障檢測指標的控制限；

步驟三，采集閉環工業過程實時工況下的測量數據作為測試數據，測試數據中的測量變量與步驟一中訓練數據集的測量變量相對應；

步驟四，計算測試數據的故障檢測指標，并與步驟二中相對應的控制限進行比較，對所述測試數據進行故障分析；

步驟五，若步驟四中故障分析的結果為有故障發生，則對照故障檢測指標所展示的模式指定相應的傳感器故障類型，實現故障分類。

優選地，所述步驟一中，工業過程的測量數據不僅包含傳感器測量數據，還包含閉環控制器的輸出值以及執行器取值；選擇式(1)和式(2)所示的兩個指標作為所建立的慢特性分析模型的故障檢測指標：

T²＝s^Ts (1)