[发明专利]控制系统前端冗余智能诊断方法和系统及存储器和控制器

说明书

本发明涉及一种控制系统前端冗余智能诊断方法和系统及存储器和控制器。该控制系统前端冗余智能诊断系统包括超限判断模型、小波变换诊断模型、偏差运算判断模型、工艺变量神经网络学习模型以及故障输出选择模型，通过各个模型层层筛选出两个冗余传感器的冗余控制信号I_ra、I_rb中的故障信号，输出正常信号。本发明实现控制系统前端冗余传感器的故障诊断，防止前端异常信号输入至控制系统，避免工艺系统的非正常扰动。

技术领域

本发明涉及系统控制领域，更具体地说，涉及一种控制系统前端冗余智能诊断方法和系统及存储器和控制器。

背景技术

现有控制系统的控制器在设计上基本实现冗余原则，这极大提升控制系统中间环节的可靠性。但控制前端传感器及控制后端的执行机构依旧为控制系统薄弱环节之一，根据故障概率安全分析法属于重要敏感环节。常由于前端故障或者信号异常及后端执行机构的动作异常导致控制系统出现扰动或者瞬态。特别是对于可靠性要求高的应用场合，如何实现既能有效实现前端传感器的故障和信号异常智能诊断，避免由于故障导致控制系统异常响应，同时保证控制系统在瞬态过程中正常响应工艺系统的过程变化，显得尤为重要。现有的前端设计能实现简单的故障判断，但对于隐蔽性故障或者信号异常，不能有效判断识别。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种控制系统前端冗余智能诊断方法和系统及存储器和控制器。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种控制系统前端冗余智能诊断方法，包括：

S1、使用量程区间筛选冗余控制信号I_ra、I_rb，若冗余控制信号I_ra、I_rb在量程区间外则认为冗余传感器出现故障，若冗余控制信号I_ra、I_rb在量程区间内则进入步骤S2，其中冗余控制信号I_ra、I_rb为两个冗余传感器的对应信号；

S2、通过小波变换分解冗余控制信号I_ra、I_rb得到高频信号的局部极大值点对应的系统状态的突变点，若突变点不在阈值范围内则认为冗余传感器出现故障，若突变点在阈值范围内则进入步骤S3；

S3、确定冗余控制信号I_ra、I_rb的偏差绝对值是否超出偏差阈值，若冗余控制信号I_ra、I_rb的偏差绝对值大于偏差阈值，则两个冗余传感器中其一个出现异常；

S4、经训练的神经网络模型利用工艺系统相关量估计冗余控制信号I_ra、I_rb的模拟输出量，通过模拟输出量和冗余控制信号I_ra、I_rb的比较判断出冗余传感器是否发生故障；

S5、根据冗余传感器的故障数量进行选择输出。

进一步，在本发明所述的控制系统前端冗余智能诊断方法中，所述步骤S1包括：设置所述量程区间的超限判断值：上限值I_U和下限值I_L；

若I_ra/I_rb＞I_U或I_ra/I_rb＜I_L，则冗余传感器发生故障。

进一步，在本发明所述的控制系统前端冗余智能诊断方法中，所述量程区间包括正常运行区间、保护运作区间、超限运行区间，其中所述保护运作区间包含所述正常运行区间，所述超限运行区间包含所述保护运作区间；所述超限运行区间的上限值为I_U，下限值为I_L。