[发明专利]一种基于改进变分模态分解的工业过程非线性振荡检测方法

说明书

一种基于改进变分模态分解的工业过程非线性振荡检测方法，包括：(1)采集一组待检测工业过程的回路输出信号；(2)计算该回路输出信号的频谱和相位校正信号均值频谱，确定模态数量和中心频率初始值；(3)设定惩罚系数的搜索范围和步长；(4)计算不同惩罚系数对应VMD分解得到的求和排列熵，并确定最优惩罚系数；(5)用上述确定的模态数量、中心频率初始值和惩罚系数进行VMD分解，并挑选出有效模态；(6)计算有效模态的中心频率之间是否存在倍数关系，判断是否存在非线性振荡。利用本发明，可以提高工业过程的控制回路的非线性检测准确度和可靠性，为性能评估和故障诊断提供数据支持，为后续多回路非线性振荡源定位工作奠定基础。

技术领域

本发明属于工业控制系统中的性能评估与故障诊断领域，尤其是涉及一种基于改进变分模态分解的工业过程非线性振荡检测方法。

背景技术

随着工业控制回路的故障诊断与性能评估技术的迅速发展，振荡检测成为了控制回路的故障诊断的主要任务之一。由于控制系统回路之间的连接与耦合，在某一个回路中产生的振荡通常会传播到其他的回路。这些振荡会造成能量损耗、原材料浪费和产品质量下降等问题。阀门黏滞、控制器失调以及外部扰动是造成振荡的三个主要原因。

有文献指出，控制系统中的非线性环节，例如阀门黏滞，可能是控制回路振荡最主要的原因。对于生产过程的安全和产品利润的强烈需求极大推动了控制系统非线性振荡检测技术的发展。非线性振荡检测方法大致上可以分为两个方面，一种是基于数据驱动的，这种方法不需要研究对象的动态特性的先验知识；另一种是方法则是要么需要详细的过程知识，用户交互或者了解相当精确的过程结构。

基于数据驱动的非线性振荡检测方法有基于形状的黏滞检测，例如利用MV-OP图的相位特征法、利用PV-OP图的双相干和替代数据法；还有基于互相关、直方图、面积计算、曲线拟合等方法去检测非线性振荡的技术。需要详细的过程知识或者精确的过程结构的非线性振荡检测方法有基于模型的检测方法，基于输出信号频率已知的检测方法等。

近年来，信号分解技术发展迅猛，把这些新的信号处理技术用于处理工业控制系统数据的研究方兴未艾。Bahji等人首先使用HHT变换检测并诊断了工业过程控制系统数据的非线性。Aftab等人提出使用一种非线性指数来度量非线性的程度。最近Aftab等人把多维经验模态分解引入了非线性振荡检测领域。这些基于信号分解技术的非线性振荡检测方法是基于非线性振荡包含高次谐波的特性而进行的。如果一个信号分解以后，通过非线性检测算法能够检测到高次谐波，那么这个信号就存在非线性振荡。

变分模态分解(VMD)是一种新的自适应的信号分解技术，能够将一个多分量输入信号分解成K个模态，并得到这些模态的中心频率。与传统的EMD、LMD等方法相比，变分模态分解方法具有数学基础完备、不易受端点效应和模态混叠的影响、能够直接得到各个模态的频率且分解精度高等优势。但是基本的变分模态存在分解效果严重依赖于模态数量、中心频率初始化值和惩罚系数的问题，目前的研究较多是使用迭代或者群体智能寻优的方法去选择参数。

基于以上背景，针对工业控制系统中的非线性振荡信号，找到克服基本的变分模态分解对参数依赖问题的改进方法，利用变分模态分解精度高的特点，通过分析变分模态分解所得有效模式的中心频率的倍数关系来检测非线性振荡，对于准确振荡工业过程是否存在非线性振荡有非常重要的实用价值。

发明内容

本发明提供了一种基于改进变分模态分解的工业过程非线性振荡检测方法，检测精度高，只需要获取常规运行数据，无需过程机理知识。

一种基于改进变分模态分解的工业过程非线性振荡检测方法，包括以下步骤：

(1)采集一组待检测工业过程的回路输出信号；

(2)计算该回路输出信号的频谱和相位校正信号均值频谱，确定模态数量和中心频率初始值；