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面向稀疏传感工业过程的故障诊断方法研究及应用

面向稀疏传感工业过程的故障诊断方法研究及应用

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作者：王少琦浙江大学

学位级别：硕士

伴随着经济的飞速发展,工业生产的工艺与设备的迭代升级是极为频繁的,随之而来的是繁多且复杂的异常事件的发生,对故障的即时响应及处理能够将异常的负面影响降至最低,从而避免许多重大事故的发生。因此,故障诊断的研究已经受到了广泛... 详细信息

伴随着经济的飞速发展,工业生产的工艺与设备的迭代升级是极为频繁的,随之而来的是繁多且复杂的异常事件的发生,对故障的即时响应及处理能够将异常的负面影响降至最低,从而避免许多重大事故的发生。因此,故障诊断的研究已经受到了广泛的关注。实际系统中,由于设备条件及安装成本的限制,传感器的类型、数量及安装位置均受到一定的限制,导致根据传感器提供的测量信息不足以还原出所有的故障信号的情况,这样的过程被称为稀疏传感过程,稀疏传感的过程特点给系统的故障诊断问题造成了很大挑战。本论文基于稀疏传感过程的仿真例子及实际过程的例子,分别针对欠定型稀疏传感过程与大尺度稀疏传感过程进行了故障诊断方法相关的研究与应用的探索。在欠定型稀疏传感系统中,故障数量大于传感器数量,导致故障向量维数大于残差向量维数,故障向量无法求解。为解决欠定型稀疏传感过程的故障检测与故障隔离问题,本文利用正交三角分解设计具有近似上三角结构的等价矩阵与残差生成器,并提出一种基于上三角等价矩阵进行故障定位的残差评价逻辑,通过对残差元素的监测,找到潜在故障组合,该组合包含所有被激活的故障元素并且组合中故障源的影响能够被完美解耦,通过迭代算法,从潜在故障组合中定位那些被激活的故障源,从而实现故障隔离。在连续搅拌釜式反应器的仿真例子中验证了方法的有效性,故障隔离的平均正确率达到了 98.27%。在大尺度稀疏传感系统中,由于传感器安装存在限制,部分传感器测量存在滞后而无法用于在线监测,导致故障检测的效果大打折扣。针对此问题,本文对传统的多元统计分析方法进行改进,提出了一种多模块及动态增强的典型相关分析方法。该方法主要通过建立上下游模块的状态间的相关性模型,从而利用那些滞后极小的变量信息实现对时间滞后明显的变量的监控,因此能够降低故障检测的误报率及检测延迟,同时能够提高故障检出率。针对随机性较大的垃圾焚烧稀疏传感过程,该方法能够实时监测那些能够引起尾部蒸汽负荷或尾气组成异常的燃烧故障。该方法的优越性通过与其他传统多元统计方法的比较得以验证。垃圾焚烧过程是一种典型的大尺度稀疏传感工业过程,由于无法安装先进的传感器及部分传感器的测量存在滞后性等问题的存在,垃圾焚烧过程的日常监测高度依赖人工,为了降低劳动力负担,同时提升监测结果的稳定性,本文设计了面向垃圾焚烧过程的监测软件并部署于中国东部某省的垃圾焚烧炉控制系统内,以实现垃圾焚烧过程的自动化监测。该软件中集成了基于过程数据的智能检测算法及基于专家知识的故障定位算法,该软件已在垃圾焚烧发电厂中在线应用,并基本能够替代人工监测。

关键词：故障检测故障诊断稀疏传感垃圾焚烧等价空间多元统计分析

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