国内外故障诊断及其发展

1、国内外故障诊断及其发展随腐电厂机组规模越來越庞大，其对"动化水屮9控制系统的性能购有较高的要求*在实现高捜自动化的同时又耍保证控制的安全性、可靠性与准确性,电厂系统的设备数质多而且复杂，一旦发故就可能追成人员和财产的巨大损失因此*对电厂系統的控制、监视以及故障诊断已成为衡童生产水平和控制水平高低的重要方面。但由于机组控制的复杂性.很蹿建立准确的过稈机理模型乃至故障诊断模型.并;通常的模空为动态的或非线性的，而R过程的不断变化与波动很难应用模型的方法进忏过程的管理，因此传统的基于定性或定量模醴的理论和方法受到一定局限。故障检测与诊断技术fhultdetectionanddiagnosi

2、s,FDD）已辭发展了40年！在诸第领域得到了广泛研究和成功的应用.如航空、航天、綸油管线、机器人、化丄、半导体制造*医药制造哼目前国际上每年发表的右关故障诊断方面的论文与报告在数千篇以上。草了解析兀余的故障诊断技术被公认为起源于1971年Beard发衣的博士论文以及Mehra和P歸chon发表在Auiomatica上的论文。1976年*Willsky在AulcmMca上发表了第一篇故障诊断方面的综述文章.Himmel-blau于1978年出版了国际上第一本故障诊断方面的学术著作.过去的30苓年里，華F控制工程理论的故障诊斷技术己经取得了相当进展。从应用研究看，目前控制系统故障诊斷的研究与应用

3、正快遠地向过稈控制领域中护展.1998-2001年由国际著名学者Patton教授领导进行的妍究项目首次将控制系统故障诊断理论应用于某制糖厂的生产过程，这正启工业过稈对故隔诊断技术需求的表现【人我国开始动态系统战障诊断技术的研究比尺外晚十年九右。沽华大学方崇智救授等从1983年赴开始了故障诊断技术的研究工作1985年，叶偎忠等在信息与控制上发农阖内第-篇FDD技术的综述文戏叫994年周东华等在清华大学出版社出版了国内第-本动态系统FDD技术的学术专著卩】。过去的几十年中故障诊断问题就受到了園内外学者的广泛关注.联得了丰硕的研究成果。日前，关丁非线性系统的故障诊断技术的研究疋方兴未艾，尤其是控制理

4、论、信号处理、人工解能、模成识别等学科的发展，为非线性系统的故障诊断技术捉供了丰富的理论早础。融着科技特别是信息科学技术的快速发展,我国化丄、冶金、机械、电子、电力、交通运输和物流的企业发生了重大变化。依拡物理化学规律建立精确的数学模型，并对生产过程和设备进行控制、决策、调度和故障诊断的传统方法变得越來越困难.由于信息采集、存储、传输和处理技术的普遍应用和不断发展，上述企业每天都在产化大域反映生产过程和设备运行的各种数据，如何有效地利用这些离线与在线数捌和兀他知识，将数拥挖掘、模式识别和计算机并行仿真等技术与控制理论和系统工程相结合，在难于建立机理模型的条件下，实现对设备和生产过程的优化决策、

5、调度、控制和故障诊断，己成为我国乃至全球制造、交通运输和物流等企业迫切需要解决的新问题。故障诊断方法分类传统的分类思想-般将故障诊断方法划分为基于数学模型的方法、早于知识的方法和基于信号处理的方法三大类.然而近年來随若理论研究的深入和相关领域的发展，各种新的诊断方法层出不穷，经过整理、则类和分析，将其从播体上分为定性分析方法和定量分析方法两大类，如图1.1所示。腔论方忆故障树*r定性分析力法定性分析力法传统"隶系统I故障诊'断方法I故障诊'断方法定吊分析方法基于解析模犁的方法状念估计参丽更空价空卜I数据骡动的方法主元分析小波变换图1.1故障诊斯方法分类图Figure1

6、.1Oassiflcationmapoffaultdiagnosismethod图论方法压F图论的故障诊断方法主要包括符号有向图方法(signeddirectedgragh,SDG)和故障树方法，SDG是一种被广泛采用的描述系统因宋关系的图形化模巾，在SDG中.变量用节点农示,变的因果关系用从原囚节点指向结果节点的有方向的边农小。系统发生故障时故障节点的状态就会偏离正常值并发生报警，根拥SDG给出的节点变化间的因果关系，并结合一定的搜索策略就可以分析出故障所有可能的传播路径，判明故障发生的原因。故障树是一种特殊的逻辑图，基丁故障树的诊断方法是一种由果到因的分析过程，它从系统的故障状态出发，逐级

7、进行推理分析，最终确定故障发依的基本原因、影响用度和发生概率.基于图论的故障诊断方法具有建模简单、结果易于理解和应用范闌广筹特点。但是，当系统比较复杂时，这类方法的搜索过程会变御非常复杂，而且诊断IE确率不离，造成误报。2.专家系统基专家系统的故障诊断方法是利用领域专家在长期实践中枳累起来的经竖建立知识军，并设计一套计算机程序模拟人类专家的推理利决策过程进行故障诊断。专家系统主要由如识库、推理机、综合数据库、人机接口及解释模块等部分组成。这类方法能够利用专家卡富的经齡知识，无须对系统进行数学建模并且诊断结果易于理解，因此得到了广泛的应用.但这类方法的不足表现在：知识的获取比较困难；诊断的准确起

8、度依赖丁知识库中专家经验的丰富程度和知识水平的高低；当规则较多时，推理过程存在匹配冲突、组合爆炸等问题，使得推理速度较慢、效率低下。L基于解析模型的方法基于解析模型的故障诊断方法利用系统精确的数学模型和可观测输入输出虽构造残差信弓來反映系统期望行为与实际运行模式之间的不-致，然后基于对残差借号的分析进行故障参断。具中，基于状态估计的方法主要包括滤波器方法和观测器方法。基于参数估计的方法人为故障会引起系统过程参数的变化，而过程参数的变化会进一步导致模空参数的变化，因七可以通过检测模型中的参数变化來进行故障诊断。基于等价空间的方法利用系统的解析数#模型建立系统输入输岀变屋之间的等价数学关系，这种关

9、系反映了输出变量之间挪态的直麦兀余和输入输出变SZW动态的解析冗余，然后通过检验实际系统的输入输出值是否满足亥等价关系，达到检测和分离故隠的日的.这类方法利用了对系统内部的深层认识，只有很好的诊断效果，但需依赖于被诊断对線育确的数学模型，实际中对彖精确的数学模塑往往难以建立，此时，这类方法便不再使用。.数据驱动的方法数ft;驰动的故障诊断方法就是对过程运行数据进行分析处理，从而在不需要知道系统精d解析模型的情况下完成系统的故障诊断。主要包括一F几种方法：1）机器学习机器学习方法的基本思路是利用系统在正幣和孑种故聊情况卜的历史数据训练神经网络或支持向蜀机等机器学习算法用F故障诊断。此方法以故障诊

10、断匸确率为学习H标，并II适用范闱广.但是这类方法需要过程故障情况下的样木数据，乩稱度和样本的完备性和代表性有很大关系，因此难以用于那些无法获得大星故障数据的工业过程。2）信号处理这类方法是对测量倍号利用各种信号处理方法进行分析处理，提取与故障相关的信号的时域或硕域特征用于故障诊断，主要包括谱分析方法和小波变换方法。不同的故障会导致测呈佔号的频谱表现出不同的待征，因此可以通过对信弓的功率谱、倒频谱零进行谱分析的方法來进行敌障诊断。3）多元统计分析基于多元统计分析的故障诊断方法是利用过程多个变量之间的相关性对过程进行故障诊断。这类方法根据过程变站的历史数抑;，利用多元投影方法将多变届样木空间分解

11、成山上元变呈组成的较低维的投影子空间和一个相应的残差子空间，并分别在这两个空何中构造能够反映空间变化的统计量.然后将观测向虽分别向两个了空间进行投彩，并计算相应的统计量指标用于过程监控。常用的监控统计量有投影空间的T?统计量、妓差空何中的Q统计量等。这类方法不需要对系统的结构和原理有深入的了解，完全基于系统运行过枚中的传感器的测量数据，而冃算法简单，易于实现.由于实际系统的复杂性，此方法中还有许多问题有待进-步的研究.综上所述，慕于解析模型的故障诊斯方法的上要成果仍然集屮住线性糸统，深入研究非线性系统的通用故障诊断技术具有重要意义，同时，鲁棒性问题也具有很岛的研究价值。基于数据驱动的方法无需系

12、统的定屋数学模型，丙此对于复杂的工业过稗H有实际应用价值。其中，產于定性模型的方法近年來得到很大的发展。另外，随着人工智能的发展，基于神经对络和模糊技术的故障诊断方法也研究的越來越深入同。统讣过程控制（statisticalprocesscontrol,SPC）是应用统计分析技术对生产过程进行监控，科学地区分出生产过程的随机波动与异常波动，从而对生产过程的杲常变化提出预警，以便生产管理人员及时采収措施，消除异常，恢复过程的稳定，达到提拓和控制产品质量的目的。SPC的皋木原理和方法足匕世纪30年代山Shewhart傅丄为了有效地对樂产过程中产品质适进行监测控制而提出的，至今l2W70多年的历史.

13、自创立以來它就在工业利服务等行业得到了推广和使用.二战时期矣国将其制定为战时质呈背理标准，为保证军工产品的质虽和及时交付起到了車要作用。战后的H木从195()1980年在I业界广泛推广和应用SPC,使H本跃居世界产品质量和生产率的领先地位，以至于类国著名的质吊管艸专家Berger教授也曾说：H本成功的基石之就是SPC。从上世纪80年代起，SPC在许多工业发达国家复兴，世界很多大公司也纷纷在口己内部枳极推广和应用SPCe虽然，SPC是从产品的质量监控开始的，但经过70多年实践和发展，尤其是与计算机技术的紧密结合，其原理和方法现已广泛应用于设计、销售、服务、管理等过程。传统的统计过程控制以概率论和数理统计为基础，以提高产品质甲水平为冃标，采用统计控制图、统计描述、试验设计、回归分析等方法，分析处理生产过程数拡，传统的统计过程控