[发明专利]基于符号有向图和数据重构的故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于符号有向图和数据重构的故障诊断方法，通过采集正常数据进行离线训练，即通过PCA对预处理后的数据进行分解，进而求出SPE的控制限。根据系统流图，建立SDG模型，在设定漏报率、误报率、检测偏移量后确定各变量V‑mask的参数。实时采集系统未知状态的过程数据，对各变量的CUSUM和样本SPE进行监控，如果SPE超过了控制限，表示系统发生了故障，通过CUSUM统计量确定有效节点，通过搜索所有可能的相容路径，对所有相容路径方向上的数据进行重构，其故障隔离指标最大的方向，便是真实的故障传播方向，该方向上的起始节点被认为是故障的原因变量，而导致该节点异常的事件被认为是产生故障的根本原因。

主权项

一种基于符号有向图和数据重构的故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：采集系统运行过程中一定数量的多变量正常数据，并对所述多变量正常数据进行预处理，作为已知状态测量数据；步骤二：对步骤一中所述已知状态测量数据进行PCA分解，将所述已知状态测量数据分解为主元部分和残差部分，并求出所述已知状态测量数据的平方预测误差的控制限；步骤三：根据所述系统的结构特性及反应特性，建立所述系统的有向符号图(SDG)，所述有向符号图的节点为系统单变量参数，并设定误报率、漏报率参数，根据系统的SDG确定所述已知状态测量数据各变量V‑mask的参数值；步骤四：实时采集系统运行过程中一定数量的多变量过程数据，并对所述多变量过程数据进行预处理，作为未知状态测量数据，统计所述未知状态测量数据累积和CUSUM统计值及所述未知状态测量数据的平方预测误差SPE，如果SPE超出步骤二的控制限，则表示系统出现故障；步骤五：如果系统没有出现故障，重复步骤四，若系统出现故障，通过V‑mask的双臂判断所述SDG的节点是否有效，对于超过V‑mask上下臂的所述未知状态测量数据，节点符号分别为“+”和“‑”号；步骤六：确定所有节点状态后，搜索所述SDG中所有的相容路径，即相邻节点符号相乘为正的路径；步骤七：在所有有效节点方向和所述相容路径方向上对所述未知状态测量数据进行重构，将重构指标最大的方向便设为故障的传播路径，判定所述故障的传播路径上的起始节点为导致故障发生的根本原因。