非线性系统故障可诊断性评价与诊断方法

作者简介

蒋栋年，工学博士，副教授，现任兰州理工大学电气工程与信息工程学院副教授，从事工业过程调度与控制、控制系统安全性等方向的教学与研究工作，主持与参与国家自然科学基金5项，发表论文50余篇，其中SCI论文40余篇。

内容简介

第3章〓非线性系统故障可诊断性设计方法 3.1引言 随着研究的不断深入，人们发现测量信息不足是造 成系统故障可诊断性低的决定性因素之一。因此，基于 非线性系统故障可诊断性评价结果，采用有效方法进行 故障可诊断性设计，对于提高系统的故障诊断能力显得 尤为重要。通过分析系统故障可检测性和可分离性的原 理发现，系统不具备可检测性通常是由于发生故障的部 件在系统中不具备可测条件，而不具备可分离性则是因 为系统中存在着故障与测量变量之间多对多的映射关系 ，当测点数量不足以分离故障状态时导致故障不具备可 分离性。归根结底，测点数量不足是使得系统中故障不 具备可检测性或可分离性的关键因素。因此，基于测点 配置的故障可诊断性设计是提升系统故障可诊断性评价 水平的核心所在。 对故障可诊断性进行设计的研究始于20世纪70年代 末，针对测点而展开，即对于不可检测、不可分离的故 障集合，给出使所有故障可检测或可分离的最优测点集 合。其主要方法包括基于故障传播关系及基于变量约束 关系等的测点设计方法 ［14］，但这些算法仅对已有的测量信息进行了 优化，并没有从根本上解决测量信息不足这一问题。当 然，基于传统方法，进行硬传感器的增设可以增加系统 的测点信息，但不容忽视的问题是，由于系统设计中的 安装空间、技术、成本等因素的限制，使得有些测量数 据通过硬传感器获取难度大且不经济。一种可行的方法 是，在充分了解对象机制的基础上，结合已有的操作变 量和可测信息，通过建立需测量变量与已测变量间的数 学关系，用软件(软传感器)的方式来替换硬传感器，从 而确保获取足够的测点信息，以保障系统的故障可诊断 性评价指标得以满足。参考文献［5］、参考文献［6］ 运用软测量方法，对系统中难以测量或是暂时不可测量 的变量，通过构造某种数学关系来进行推断和估计，以 软传感器替代了硬传感器。就测量信息的获取而言，软 、硬传感器并无本质区别，故而，可将软传感器和硬传 感器统称为测点传感器。鉴于此，将系统故障可诊断性 作为系统设计指标之一，结合系统特性，以增添硬、软 传感器为主要方式对测点进行优化设计，这对满足具有 较高故障可诊断性的设计需求有着重要的现实意义。 鉴于此，为了提升系统故障可诊断性评价水平，本 章提出了一种基于故障可诊断性量化评价的可诊断性设 计方法，通过分析制约故障可诊断性的关键因素，设计 了基于贪心算法的测点传感器配置方法，并借助于软传 感器的设计和基于故障自身属性的可分离性设计方法， 期望在节约系统成本和简化设计复杂度的同时，提高系 统的故障诊断能力，使得系统具有更高的安全性和可靠 性。 3.2故障可诊断性评价分析 3.2.1评价原理分析 为了对系统实现故障的有效检测和分离，就需要获 本书主要汇集了作者近年来在故障可诊断评价与设计、非线性系统故障诊断及传感器优化配置等相关领域的新理论与新方法,并探索将相关研究成果应用在电源车系统中，同时也集中介绍了近年来国内外在安全控制研究领域的新的技术原理和主要方法。