多模型传感器故障软闭环容错控制方法研究与应用

【摘要】随着工业系统复杂度的日益增加,系统对安全性与可靠性的要求也日益增高。同时,现代工业系统丰富的数据储备与飞速发展的控制技术又可为提高系统安全可靠性提供一定的保障。鉴于此,本文针对实际工业系统多为非线性,且传感器极易发生故障等问题,基于数据驱动技术,分别提出了基于单模型与多模型的传感器故障检测及软闭环容错控制方案,并对各类传感器易发故障进行了相应仿真及半实体实验研究。论文围绕所提出的方案,主要进行了以下几方面的研究工作：1)基于单模型的传感器故障检测及软闭环容错控制方法研究考虑工业控制系统多存在非线性耦合、时变、滞后等特性,难以建立精确机理模型,且闭环系统中传感器故障及传播效应易使系统性能衰降等问题,提出了一种基于数据驱动的单模型传感器故障检测及软闭环容错控制方法。首先基于数据驱动方法,利用过程运行中的历史数据分别建立非线性系统的RBF、LS-SVM和KPLS3种预测模型,并用单一模型预测输出与实际传感器输出之差生成残差信号；其次采用SPRT算法分析历史及当前残差信号进行故障检测；当检测出传感器发生故障时,利用模型预测输出代替物理传感器的实际输出,进而以单模型预测软闭环方式实现对传感器故障的容错控制。仿真实验表明数据驱动预测模型与SPRT的结合能够可靠检测传感器故障,而故障期间借助于软闭环切换亦可实现传感器故障的安全容错。2)基于多模型的传感器故障检测及软闭环容错控制方法研究考虑单一模型建模方法自身的局限性及适用范围,实际系统可能受到建模误差等影响造成故障检测结果和软闭环容错的不尽可靠与精准等问题,结合多模型思想,提出了一种基于数据驱动的多模型传感器故障检测及软闭环容错控制方案。即首先基于数据驱动技术,分别建立系统的RBF、LS-SVM和KPLS等3种预测模型,并与实际传感器输出构造3路残差信号；其次用SPRT算法进行故障检测,以2路或2路以上残差信号超越阈值判决传感器故障的发生；当传感器发生故障时,用多个预测模型输出值的优化融合代替实际传感器的输出,形成软闭环实现对传感器故障的容错控制。仿真结果表明,多模型方法具有更高的故障检测可靠性,且容错控制性能也更优。3)基于PCS平台的传感器故障检测与软闭环容错控制实验研究考虑实际工业系统与模型仿真系统的差异,为确保故障检测与容错控制算法的工程可用性,借助于我校先进控制实验室的PCS装置搭建了一个传感器故障检测与容错控制基础实验平台,对液位控制系统中的真实超声波传感器进行故障检测与容错控制的半实体实验研究。实验结果也进一步表明数据驱动预测模型与SPRT算法的结合能够可靠及时检测PCS中传感器的各类故障,而借助于预测模型的软闭环可对传感器故障实现安全容错；多模型方法较单模型方法具有更为可靠的故障检测结果和更为安全、高性能的容错效果,这也揭示出文中所述方法的工程可用性。
【作者】张婧瑜；
【导师】李炜；
【作者基本信息】兰州理工大学，检测技术与自动化装置，2014，硕士
【关键词】传感器故障检测；数据驱动；多模型；序贯概率比；软闭环容错；

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