[发明专利]基于复系数增益消除周期性扰动的故障检测系统和方法

说明书

本发明公开了基于复系数增益消除周期性扰动的故障检测系统和方法，涉及故障检测技术领域，结合广义比例积分观测器和复系数增益向量，通过优化扰动传递函数矩阵和配置扰动频点处相应的复系数增益向量对被测系统的输出信号进行两次滤扰处理，显著降低了残差信号中的特定频谱的扰动信号的输出响应，大幅提升了对微小故障的检测效果，相比传统的基于观测器的故障检测方法可以更早地发现、检测出微小故障，便于及时停止设备，保护相应的被监测设备。

技术领域

本发明涉及故障检测技术领域，具体而言，涉及一种基于复系数增益消除周期性扰动的鲁棒故障检测系统和方法。

背景技术

随着工业4.0和智能工厂的推广，在少人甚至无人的生产过程中，更及时、准确地检测工业过程故障，减少非计划停机具有重要意义，这也对故障检测的性能提出了更高的要求。尤其是工业系统中普遍存在扰动，如何减少扰动的影响，提高故障检测系统对扰动的鲁棒性，同时维持对故障的敏感性，是故障检测的核心。较多情况下，工业系统的扰动信号呈现周期性特征，具有特定的频谱，如周期性负载变化、旋转机械、周期性振动/加速度，工频和谐波干扰、以及舰船在航行过程中受到风、浪、流等影响等。这些扰动具有明显的频率特征，其能量并不是均匀的分布在所有频率点，而是集中于某些特定的频率点。而通常的故障检测设计中，主要考虑的是高斯白噪声型的扰动。因此对特定频率的扰动，传统的检测方法通常忽略扰动频率特征，带来较大的保守性。针对这一类存在特定频谱扰动的动态系统，如何在系统受到有限频率扰动的条件下，进一步提升微小故障(早期故障、初始故障、初期故障等幅值相对较小/变化相对缓慢的故障信号)的检测性能，及早检测出故障，是一个亟待解决的问题。

目前，在基于观测器的故障检测领域，已有较多的专利。如，“202011437766.8(一种基于扩展状态观测器的飞机机电作动系统故障检测方法)”，“201810206806.4(基于未知输入观测器的无人机分布式编队的故障诊断方法)”，“202010107799.X(一种基于滑模观测器的模块化多电平换流器鲁棒故障检测方法)”，“201911309555.3(基于鲁棒观测器的卫星姿控系统微小故障检测方法)”，上述专利中基于不同观测器的故障检测方法，忽略了扰动信号的频谱特性，对输出信号做抑扰处理时，难以彻底消除残差信号中特定频谱的扰动信号的输出响应，针对环境中包含特定频谱扰动信号的微小故障的故障检测能力还有待提升。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于复系数增益消除周期性扰动的故障检测系统和方法，结合广义比例积分观测器和复系数增益向量，通过优化扰动传递函数矩阵和配置响应扰动频点的复系数增益向量对被测系统的输出信号进行两次滤扰处理，显著降低了残差信号中的特定频谱的扰动信号的输出响应，大幅提升了对微小故障的检测效果，相比传统的基于观测器的故障检测方法可以更早地发现、检测出微小故障，便于及时停止设备，保护相应的被监测设备。

为此，本发明提供了以下技术方案：

一方面，本发明提供了一种基于复系数增益消除周期性扰动的故障检测系统，所述故障检测系统主要包括通信模块、残差信号生成模块和残差信号评价模块；其中：

所述通信模块主要实现被测系统与故障检测系统的数据传输，将被测系统的输出信号输入至故障检测系统，用于对被测系统的实时故障检测，通信模块的输出端是残差信号生成模块的输入端；

所述残差信号生成模块用于：依据通信模块输入的被测系统的输出，构造相应的广义比例积分观测器，并生成相应的残差信号输出至残差信号评估模块；

残差信号评估模块用于：对所述残差信号生成模块输出的残差信号通过复系数滤波器进行滤扰，并对最终输出的残差信号进行信号检测，判断并显示系统当前是否发生故障。

进一步地，所述残差信号生成模块包括FFT残差频谱分析模块和GPIO参数优化模块；

所述FFT残差频谱分析模块是利用提前设定好参数的比例观测器，利用1024-FFT的方法对被测系统的输出信号进行测定，输出该被测系统扰动频率的频谱；