[发明专利]一种基于替代数据法的工业过程非线性检测方法

说明书

本发明公开了一种基于替代数据法的工业过程非线性检测方法，包括如下步骤：在待检测的工业过程中，预先采集一组控制回路的过程输出信号；求取待检测回路输出信号的倒双相干谱函数；根据LMD‑RP替代数据法构造多组原信号的替代数据，仿照原信号计算各组替代数据倒双相干谱函数；分别计算原信号和替代数据的非线性统计指标，综合这些指标在假设检验的框架下判定待检测控制回路中是否存在非线性。利用本发明方法，可以对工业过程的控制回路信号进行定性定量的非线性检测，为性能评估和故障诊断提供数据支持，为后续的多回路非线性振荡源定位工作奠定基础。

技术领域

本发明涉及工业控制系统中的性能评估领域，具体涉及一种基于替代数据法的工业过程非线性检测方法。

背景技术

随着工业控制回路的性能评估技术迅速发展，控制回路的性能评估及故障诊断在工程研究领域备受关注。工业过程控制回路中常常出现控制性能下降的现象，其原因可能是内部元件故障、外部扰动或回路中存在非线性环节等，主要表现为过程方差增大，甚至出现振荡现象。

在控制性能下降的过程中，控制回路的非线性现象也较为常见。在实际生产中，大多数控制回路控制过程本质上都是非线性的，非线性可能来自工业过程本身、外部扰动、执行器、传感器等，其中，执行阀作为整个控制回路中唯一可动的控制部件，是工业过程控制系统中必不可少的基本装备之一。执行阀安装在生产现场，常年工作在高温、高压、强腐蚀、易堵或易漏等恶劣情况下，不可避免会出现各种故障和异常。同时，随着使用时间的延长，执行阀还会出现有回滞、死区、粘滞等非线性特性，所以在过程控制的性能评估、故障诊断等领域，均需要首先确定控制系统中是否具有非线性。

非线性检测方法通常是基于统计学中的假设检验方法，该方法通过构造统计指标，使得该指标在“过程为线性”和“过程为非线性”两种假设下，其估计量的概率密度函数具有较明显的差别，从而可以根据被测过程的相应数据来决定接受哪种假设。非线性检测方法从统计指标的选择上可以分为参数方法和非参数方法两种。

参数的非线性检测方法通过对被测过程按照线性系统进行系统辨识，得到辨识模型的预测输出和实际输出之间的残差，通过判断残差成分来判断被测过程是否具有非线性，该方法对被测数据的长度的要求较小，但是对辨识精度的要求较高，且运算量较大。

非参数的非线性检测方法主要是基于高阶统计量(如双谱、双相干谱等)来判断过程的非线性，这种方法只需要获取被测过程的输出数据就可以得到较为可靠的结果，且运算速度较快。但是为了减小计算高阶谱的估计量时产生的方差，这种方法非常依赖被测信号的长度，对被测数据的长度要求较大，在数据量较小时，检测的准确性会受到较大的影响。另外，由于这些方法大多都是采用阈值比对的方式进行非线性判别，因此这些方法检测弱非线性的时候准确率也较低。

近年有文献提出了一种新的检测非线性的框架，该框架结合了高阶谱分析法和替代数据法。替代数据法是由Theiler等人最先提出的，是一种广泛应用于非线性检验的统计学方法。其主要思想是，对于要检验的原始信号的某个性质(如非线性性质)，首先提出反面假设，然后构建符合该反面假设的替代数据，通过比较替代数据和原始数据的某些特征(检验统计量)，从统计学意义上来证明或者证伪反面假设。

在工业过程平稳性检测的实际应用中，能有效检测工业控制回路是否存在非线性，并定量评估非线性程度，对于控制回路的非线性检测具有重要意义。

发明内容

本发明提供了一种基于替代数据法的工业过程非线性检测方法，普遍适用于高噪声、非平稳的工业控制回路过程，该检测方法克服了传统非参数的检测方法对数据长度的依赖，在检测小数据和弱非线性样本时，依然能够保证较高的稳定性。且该方法只需要获取常规运行数据，无需过程机理知识。

一种基于替代数据法的工业过程非线性检测方法，包括如下步骤：

步骤1，采集一组待检测工业过程的回路输出信号；

步骤2，计算信号的倒双相干谱函数；