[发明专利]一阶定值控制系统传感器故障诊断方法及诊断系统在审

专利信息
申请号: 201910264501.3 申请日: 2019-04-03
公开(公告)号: CN109976311A 公开(公告)日: 2019-07-05
发明(设计)人: 那文波;高宇;李明 申请(专利权)人: 中国计量大学
主分类号: G05B23/02 分类号: G05B23/02
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 310000 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 定值控制系统 一阶 传感器故障诊断 传感器输出数据 故障检测模型 实时故障诊断 在线故障诊断 故障分离 故障估计 故障检测 故障数据 容错控制 稳定系统 在线采集 在线设置 诊断系统 传感器 乘性 加性 采集 应用
【权利要求书】:

1.一阶定值控制系统传感器故障诊断和容错控制方法,其包括以下步骤:

1)在线采集系统的传感器输出数据并确定故障检测阈值,其包括装有Matlab的上位机通过OPC技术与下位控制器联网,实现下位控制器相同的控制方案,采集系统的传感器输出数据,计算确定故障检测阈值,并建立故障检测模型。

2)在线设置加性故障和乘性故障并采集故障数据,包括在上位机Matlab中分别设置不同强度的加性和乘性故障,获得在原控制方案控制下个故障状态下的传感器输出故障数据序列。

3)建立故障估计模型:加性故障强度A=Tsy′p,其中Ts为系统采样周期,y′p为故障发生后传感器输出的变化率极值;同等强度的乘性故障估计模型为其中ysp为系统给定值。

4)建立故障分离模型:故障特征提取模型为确定故障特征β1=βm;加性故障分离模型为p=f1(A),乘性故障分离模型为q=f2(B),利用最小二乘法拟合故障发生后的调节时间内的数据得到模型参数将故障估计阶段的Am代入p=f1(A)得pm,将Bm代入q=f2(B)得到qm,令比较e1和e2的大小来确定故障类型。

5)渐变故障诊断:假设每次检测出的故障强度为fau(j)(j=1,2,…,n),线性渐变故障关系为:

fau(j)=kgraj+b

其中,

表示渐变故障强度的变化速度,在几何上为该直线的斜率,fau(j)与fau(l)是系统检测出的同一类型任意两次故障强度;非线性故障关系为

fau(j)=F(j)

其中j为第j次检测出故障,该非线性关系可以用曲线拟合得到。

2.权利要求1所述的一阶定值控制系统传感器故障诊断和容错控制方法,其特征在于:所述步骤1)中故障检测阈值的确定方法:

假设一阶定值控制系统的响应从初始状态到稳定状态时间是ts,进行故障检测所需要的数据采用系统稳定后的时刻及其传感器输出值所构成的数据组,从第ts时刻开始的数据组为第一个数据组,数据总组数为

其中Ts为采样周期,tc为整个系统的运行总时长;

每个采样点的残差取绝对值表示为

|e(k)|=|ym(k)-ysp|,(k=1,2,3,...,n)

式中ym(k)表示传感器输出值,ysp表示系统给定值;

设系统发生故障后动态调节时间为ta,则每ta时间长度设置一个数据窗口,且每个数据窗口所包含的数据组数为

从第一组样本数据开始,每过一个采样周期向时间增长方向顺序移动一组,即数据窗顺移,一共可以顺移设置(n-Ns)个数据窗口,将每个数据窗口所包含的传感器输出值与给定值残差的绝对值求和,有

传感器正常工作的mnor(mnor≤(n-Ns))个数据窗中,计算这些数据窗的E(k)值形成新的数据集SAE,计算SAE中E(i),(i=1,2,…,mnor)的平均值sae及标准差σ,其中,

然后,令

Vthres=sae+3σ

其中,Vthres即为检测阈值。

3.一阶定值控制系统传感器故障诊断系统,其特征在于:

装有Matlab、WinCC的上位机,通过OPC技术将WinCC与MATLAB组成数据处理以及系统控制模块;PLC控制器以及相关输入输出模块组成的数据采集与传输模块。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国计量大学,未经中国计量大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910264501.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top