（控制理论与控制工程专业论文）基于fisher判别法的化工过程故障诊断算法研究.pdf

c h e m i c a lp r o c e s sf a u l td i a g n o s i sa l g o r i t h m b a s e do nf i s h e rd i s c r i m i n a n ta n a l y s i s b y l is h i y u a n b e ( l a n z h o uu n i v e r s i t yo ft e c h n o l o g y ) 2 0 0 4 at h e s i ss u b m i t t e di np a r t i a ls a t i s f a c t i o no ft h e r e q u i r e m e n t sf o rt h ed e g r e eo f m a s t e ro fe n g i n e e r i n g l n c o n t r o lt h e o r ya n dc o n t r o le n g i n e e r i n g i nt h e g r a d u a t es c h o o l o f l a n z h o uu n i v e r s i t yo ft e c h n o l o g y s u p e r v i s o r a s s o c i a t ep r o f e s s o rz h a ox i a o q i a n g j u n e ，2 0 11 兰州理工大学 学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行 研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本 论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本 文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标 明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：李世原 日期：2 - o11 年石与召 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电 子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学 位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影 印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国 科学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据 库，并通过网络向社会公众提供信息服务。 作者签名：李够厚 导师签名： x 弩 之小织 日期：2 。年 日期：多州年 6 月孑日 多月8 日 基于f i s h e r 判别法的化工过程故障诊断算法研究 目录 摘要i a b s t r a c t ，。，。i i 第1 章绪论1 1 1 课题背景及研究意义1 1 2 国内外研究历史及现状3 1 3 故障诊断方法简述5 1 3 1 基于解析模型的故障诊断方法7 1 3 2 基于知识的故障诊断方法8 1 3 3 基于信号处理的故障诊断方法1 1 1 4 本文的主要工作及内容结构安排1 2 第2 章多元统计分析方法1 4 2 1 多元统计分析简述1 4 2 2 主元分析方法15 2 2 1 主元分析方法简述1 5 2 2 2 主元分析方法算法1 6 2 3 独立元分析法17 2 3 1 独立元分析法简述1 7 2 3 2 独立元分析法算法1 7 2 4 判别分析法18 2 4 1 判别分析法简述1 8 2 4 2 常见判别法l8 2 5 本章小结2 0 第3 章基于改进的f i s h e r 判别分析算法在t e 过程故障诊断中的应用 21 3 1 引言2 1 3 2f i s h e r 判别法( f d a ) 2 1 3 2 1f i s h e r 判别数学模型2 l 3 2 2 判别函数求法2 3 3 2 3f i s h e r 判别准则2 4 3 3 小波变换“2 6 3 4 改进的f i s h e r 判别法2 8 3 5 算法仿真3 0 3 6 本章小结31 第4 章基于近邻边界的改进核f is h e r 判别方法3 2 4 1 引言3 2 4 2 核f i s h e r 判别法( k f d a ) 3 2 4 3 近邻边界法3 3 4 4 改进的k f d a 判别法( k n m f d a ) 3 5 4 5t e 过程平台3 6 4 6 实验结果与分析3 9 4 6 1 仿真平台3 9 4 6 2 仿真结果3 9 v 基于f i s h e r 判别法的化工过程故障诊断算法研究 4 7 本章小结4 l 结论和展望4 2 1 结论4 2 2 展望4 2 参考文献4 4 致谢4 9 攻读硕士期间发表和录用的论文5 0 v i 硕十学位论文 摘要 现代化工生产对于国民经济具有极高的地位，存在诸多不利于生产 安全因素，这对故障诊断方法的使用和发展提出了更高的要求。故障诊 断技术通过监督生产过程的运行状态，监测过程的变化，能够对故障做 出识别、分离并消除故障，以防止灾难性事故的发生。基于多元统计法 的化工过程故障诊断方法由于仅依赖于已有控制系统的过程数据，无需 额外添加设备部件，正受到越来越多的关注，成为故障诊断研究领域的 热点。本文以多元统计分析理论为基础，以实际工程应用为最终目标， 对故障诊断领域的一些方法加以研究。 本文所做的工作以f i s h e r 判别法为基础，以复杂化工过程t e 过程 为研究平台，针对f i s h e r 判别法的一些不足进行研究改进。 传统f i s h e r 判别法虽然是十分优秀的判别分类方法，能够有效应用 于一般性的故障诊断领域。但是，在应对化工过程故障诊断时，由于化 工过程数据具有非线性和强噪声，使得适用于线性判别领域的f is h e r 判别法难以有效应用；即使能够对数据做出判别，由于数据中噪声的存 在，也会对判别的正确性造成不良影响。针对化工过程数据的这些特点， 本文在核f i s h e r 判别法的基础之上，又对小波变换进行了研究并做方法 结合。先以小波做去噪处理，再以核f i s h e r 判别法对非线性数据进行判 别。经过验证，所提方法能够克服化工过程数据的不利之处，效果良好。 虽然核函数的引入可以使传统线性f is h e r 判别法有能力处理非线 性问题，但是核函数的引入、核映射的存在会将数据空间推向更高维的 空间。在实际问题中，尤其是面对本身就很庞大的化工过程数据，维数 灾难很有可能发生，造成对核矩阵的计算耗费大量的时间，甚至无法计 算的可能。另一方面，多元统计分析法的一个基本前提是需要待测数据 满足高斯分布，而化工过程数据往往无法满足，这也对判别的正确性造 成了不小的影响。针对这些问题本文提出了基于近邻边界的核f is h e r 判别法。近邻边界法的优点是无需对待处理数据做任何假设，同时由于 具有降维的作用，更加有优势与核f is h e r 判别法相结合。经过t e 过程 平台的仿真，验证了该方法的可行性与有效性。 关键词：化工过程；故障诊断；多元统计法；故障分类；f is h e r 判别； 小波变换；近邻边界 基于f i s h e r 判别法的化工过程故障诊断算法研究 a b s t r a c t m o d e r nc h e m i c a lp r o d u c t i o ni s p r e t t yi m p o r t a n t f o rt h en a t i o n a l e c o n o m y , h a ss o m ei n s e c u r ef a c t o r sa b o u tt h ep r o d u c t i o n t h i sm a k e st h e r e q u i r e m e n t sf o rt h eu s i n ga n dd e v e l o p i n go ff a u l td i a g n o s i sh i g h e r f a u l t d i a g n o s i st e c h n o l o g y c a nm a k eaq u i c k d i s c r i m i n a n t ，s e p a r a t i o n a n d e l i m i n a t i o no ft h ef a u l t sb ym o n i t o r i n gt h eo p e r a t i o ns t a t eo ft h ep r o d u c t i o n p r o c e s s ，m o n i t o r i n g t h ec h a n g e so ft h ep r o c e s s ，f o rp r e v e n t i n go ft h e h a p p e n i n g o fa n yc a t a s t r o p h i ca c c i d e n t s t h ec h e m i c a l p r o c e s s f a u l t d i a g n o s i sb a s e do nm u l t i v a r i a t es t a t i s t i c a lm e t h o d sh a v eb e e np a i dm o r ea n d m o r ea t t e n t i o na n db e c o m et h em o s tp o p u l a rr e s e a r c hf i e l do ft h ef a u l t d i a g n o s i s ，b e c a u s ei ti se a s yt ou s ea n do n l yr e l y so nt h ec o n t r o ls y s t e m p r o c e s sd a t a ，d o s e n tn e e da n yo t h e ra d d i t i o n a ld e v i c e s t h i sp a p e ri sb a s e d o nt h et h e o r yo fm u l t i v a r i a t es t a t i s t i c a la n a l y s i sa n d a i m st ot h ep r a c t i c a l e n g i n e e r i n ga p p l i c a t i o n ，s t u d i e ss o m ei m p o r t a n ta s p e c t so ft h em u l t i v a r i a t e s t a t i s t i c a lm e t h o d s t h i sp a p e r sw o r ki sb a s e do nf i s h e rd i s c r i m i n a n ta n a l y s i s ，m a k e st h e c o m p l i c a t e dc h e m i c a lp r o c e s sa st h e r e s e a r c hp l a t f o r m ，a n dh a saf u r t h e r r e s e a r c ha n dt h i n k i n g t h et r a d i t i o n a lf i s h e rd i s c r i m i n a n ta n a l y s i si sak i n do fv e r yg o o d d i s c r i m i n a n tm e t h o d ；i tc a nb ea p p l i e dt o g e n e r a lf a u l td i a g n o s i s f i e l d e f f e c t i v e l y b u t ，w h e n d e a lw i t hac h e m i c a lp r o c e s sd i a g n o s i s ，d u et o c h e m i c a lp r o c e s sd a t ah a sn o n l i n e a ra n dh i g hn o i s e ，m a k ei th a r dt oa p p l y t h ef i s h e rd i s c r i m i n a n ta n a l y s i st ot h el i n e a rd i s c r i m i n a t i v ef i e l d ；e v e ni fw e c a nm a k ed i a g n o s i s ，t h ew i d e s p r e a d ，s t r o n gn o i s e ，a l s oc a nm a k eab a d i n f l u e n c et ot h ec o r r e c t n e s so ft h ej u d g m e n t s a c c o r d i n gt ot h e s e c h a r a c t e r i s t i c so fc h e m i c a lp r o c e s sd a t a ，t h i sp a p e ri n k e r n e lf i s h e r d i s c r i m i n a n tm e t h o d ，a n dt h eb a s i so fw a v e l e tt r a n s f o r ma n dm e t h o da n d c o m b i n i n gw i t ht h er e s e a r c h f i r s t ，s o m em e t h o db a s e do nt h ew a v e l e td o d e n o i s e sw i t ht h eo r i g i n a ls i g n a l ；t h e n ，d i a g n o s e st h en o n l i n e a rd a t aw i t h t h ek e r n e lf i s h e rd i s c r i m i n a n ta n a l y s i sm e t h o d b yv e r i f i c a t i n g ，t h e p r o p o s e dm e t h o dc a no v e r c o m et h ed i s a d v a n t a g e so ft h ec h e m i c a lp r o c e s s d a t a ，a n di t se f f e c ti sw e l l a l t h o u g ht h ei n t r o d u c t i o no fk e r n e lf u n c t i o nc a nm a k et h et r a d i t i o n a l l i n e a rf i s h e rd i s c r i m i n a n tm e t h o dh a st h ea b i l i t yt od e a lw i t ht h en o n l i n e a r p r o b l e m ，b u tt h ek e r n e lf u n c t i o ni si n t r o d u c e d ，t h ee x i s t e n c eo fn u c l e a r m a p p i n g d a t a s p a c ew i l lp u s hh i g h e rs p a c e i n t h ea c t u a l p r o b l e m ， n 硕+ 学位论文 皇曼皇曼! 皇皇i i 皇曼曼曼曼皇曼曼皇曼曼皇曼! 量曼皇皇鼍曼曼! 曼曼皇曼曼舅曼曼曼曼皇曼曼曼曼量曼曼曼量寰! 曼曼鼍曼! 曼 e s p e c i a l l yi nt h ef a c eo fi t s e l fi sh u g ec h e m i c a lp r o c e s sd a t a ，d i g i t sd i s a s t e r i sl i k e l yt oo c c u r w h i c hl e a d st ot h en u c l e a rm a t r i xc a l c u l a t e ds p e n dal o to f t i m e ，e v e nc a nn o tc a l c u l a t et h ep o s s i b l e o nt h eo t h e rh a n d ，m u l t i v a r i a t e s t a t i s t i c a la n a l y s i si sab a s i cp r e r e q u i s i t et ob em e a s u r e dd a t am e e tt h en e e d o fc h e m i c a lp r o c e s s ，g a u s s i a nd i s t r i b u t i o na n do f t e nc a n n o tb em e t ，t h ed a t a o ft h ec o r r e c t n e s so fd i s c r i m i n a t i o nc r e a t e dal o to fi n f l u e n c e a i m i n ga t t h e s ep r o b l e m s ，t h i sp a p e rp u t sf o r w a r dt h en u c l e a rf i s h e rn e i g h b o u r b o u n d a r yb a s e do nj u d g i n gm e t h o d t h ea d v a n t a g ei sn e i g h b o u rb o u n d a r y m e t h o dw i t h o u ta n yh y p o t h e s i st r e a tp r o c e s s i n gd a t a ，a tt h es a m et i m e b e c a u s et h er o l eo fw i t hd i m e n s i o nr e d u c t i o n ，m o r ea d v a n t a g e sa n dn u c l e a r f i s h e rd i s c r i m i n a n tm e t h o dc o m b i n e d t h r o u g ht h es i m u l a t i o np l a t f o r m ，t e p r o c e s sp r o v e dt h ef e a s i b i l i t ya n de f f e c t i v e n e s so ft h i sm e t h o d k e y w o r d s ：c h e m i c a lp r o c e s s ；f a u l td i a g n o s i s ；m u l t i v a r i a t es t a t i s t i c s ； f a u l tc l a s s i f i c a t i o n ；f i s h e rd i s c r i m i n a n ta n a l y s i s ；w a v e l e t t r a n s f o r m ；n e i g h b o r h o o dm a r g i n i i i 硕士学位论文 第1 章绪论 石油是现代社会的基础能源和化工原料，在国民经济中占有重要地 位，关系到国家经济安全、政治安全和国防安全，是国家的经济命脉。 在可预见的未来，石油战略地位不会改变，在国家经济、社会、政治和 国防等领域将发挥越来越重要的作用。化工产业是以原油为原始材料， 经过复杂的技术工艺加工成符合国民经济发展需要的各种油品和化工产 品的产业总称。通常与炼油工业结合，相互提供原料、副产品或半成品。 化工产业是国民经济的支柱产业，资源资金技术密集，产业关联度高， 经济总量大，产品广泛应用于国民经济、人民生活、国防科技等各个领 域，对促进相关产业升级和拉动经济增长具有举足轻重的作用。 故障诊断技术是一门依托数学运算、自控技术、电子计算机、信号 检测与监测、系统仿真等有关学科，多学科相交叉的综合性技术学科。 故障检测与诊断的任务是选取方便有效的方法发现过程中的异常事件， 并且能够识别和诊断出生产过程异常事件的根源，进而指导操作员或相 关机构、设备能够正确处理异常过程。传统故障诊断方法是由常规的监 测系统发出故障警示，然后现场操作人员通过设备状态参数的改变并依 据经验做出应对。而现代化工系统的大型化和复杂化，使人工完成故障 诊断任务变得十分困难。因此，故障诊断技术日益受到各国政府和科研 人员的关注，逐渐发展成为一门独立的跨学科的综合信息处理技术，成 为热点研究领域之一。开展化工过程故障诊断技术的研究，是一个既有 理论性，又有很高应用价值的研究课题。良好的故障诊断方法具有应用 范围广泛，经济价值较高、安全意义重大的特点。 1 1 课题背景及研究意义 随着现代工业及科学技术的迅速发展，特别是计算机技术的发展， 现代设备的结构越来越复杂，自动化系统的规模越来越大口1 。现代化的 工程技术系统正朝着大规模、复杂化的方向发展，这类系统一旦发生事 故就可能造成人员和财产的巨大损失。特别是现代化工生产工艺不断发 展，设备和生产环境日益复杂，产品多样涉及民生军工，日用特种用途 等等，对国民经济、国家战略安全都具有重大意义3 。面对日益提高的 化工工艺、更加复杂的生产设备和生产环境，如何保证生产始终处于稳 定理想的状态，尤其是对发生的故障做准确的分类判断，以便为对相应 故障做出及时准确的操作提供可靠依据是十分重要的。 基于f i s h e r 判别法的化工过程故障诊断算法研究 当一个庞大、繁杂的控制系统出现细微的波动或者问题，能否及时 发现问题出现的原因、地点，以及机理等等，是能否及时预先发现故障 源头，及早排除故障，避免小故障引发大故障、局部影响全局的关键因 素。在信息技术高度发达的今天，作为先进工业的化工工业不仅仅依然 是一个国家经济上的重要支柱性基础产业，新设备新技术的应用场所， 有的产品能否正常、高效地生产，甚至关乎一个国家的核心安全h 3 。据 马杰等人哺1 在对近几年国内化工事故的统计中显示，2 0 0 1 2 0 0 8 年我国化 工企业共发生较大及其以上级别事故1 1 9 起，其中，死亡5 1 0 人，重伤1 0 5 人，轻伤3 7 7 人。自2 0 0 1 年我国化工企业较大及其以上级别事故发生总趋 势为波动上升，尤其是从2 0 0 4 年开始，化工企业较大及以上级别事故的发 生居高不下。2 0 0 3 年1 2 月2 3 日，中国石油川东钻井公司发生特大井喷事 故，造成2 3 4 人死亡；2 0 0 5 年1 1 月1 3 日，吉林石化分公司双苯厂硝基苯精 馏塔发生爆炸，造成8 人死亡，6 0 人受伤，并引发松花江水污染事件，造 成恶劣的国际影响；2 0 0 9 年1 2 月3 0 日，陕西渭南赤水的中石油柴油输油 管道发生漏油，造成黄河干流水质污染等等。而且这一情况不仅仅只出 现在国内，实际上即使是总体技术水平相对发达的国家，重大化工故障 事故也是时有发生。例如，1 9 8 4 年1 2 月位于印度博帕尔市的美国碳化物 公司农药厂，发生了近4 5 万吨的甲基异氰酸脂泄漏，造成2 0 0 0 多人死亡， 2 0 多万人受害，成为世界工业史上最大的恶性事故；同年，墨西哥的一 家炼油厂发生石油气爆炸，导致5 0 0 人死亡，7 0 0 0 多人受伤；美国壳牌石 油公司诺尔科炼油一一石油化工联合企业催化裂化装置，因气体回收部 分的管线腐蚀破裂，引起烃蒸气泄漏，从而造成起火爆炸；2 0 0 5 年3 月2 3 日，美国得克萨斯州得克萨斯城一家炼油厂突然发生爆炸，事故导致1 4 人当场死亡，1 0 0 多人不同程度受伤。而在发生的众多事故中多数都很少， 甚至没有应用有效的故障诊断技术。其中既反应故障诊断技术应用的不 广泛，也反应出了故障诊断技术应用的不成熟。未能对可能发生的故障 做出及时的警告，而造成不可挽回的重大生命财产损失，尤其是人身伤 害与宝贵生命的失去。 由于现代化工生产过程产生的数据量非常庞大，往往具有动态性、 非线性，生产故障的影响也往往不再是局部的，系统故障产生的机理日 趋复杂，故障的潜在危险性也日益提高。一般的，化工过程具有以下几 个特点： ( 1 ) 涉及设备类型广泛，性质特点各不相同。比如，用来存储原料、 成品的设备，输送物料的管道，用来发生工艺反应的各种池、槽、罐等 等。涉及温度、压力、密度、流速，等等，设备属性、原理复杂多样。 ( 2 ) 设备工况经常处于相对极端情况，涉及高温高压、有毒有害、 强腐蚀性等等。 2 ( 3 ) 产生的数据量庞大，数据样本维数较高，而且往往不符合高斯 分布。 ( 4 ) 化工过程之间往往存在复杂的相互祸合的现象，一项输入的变 化往往会引起整套设备的联动。 ( 5 ) 设备具有动态性、非线性、间歇性等等，多种复杂的特性。 ( 6 ) 化工领域竞争激烈，工艺更新较快，面对不断变化的化工过程， 想及时获取可靠的“专家经验”有很大难度。 因此，迫切需要提高化工过程系统的可靠性和安全性，以避免事故 发生甚至系统崩溃所造成的经济损失，对故障进行准确及时地检测、诊 断和消除便具有重要的理论和现实意义。虽然，故障诊断的许多理论与 方法已被研究多年，但是作为一门涉及多个领域技术，并且正在发展的 新兴的综合性学科，完善的故障诊断的系统理论仍远未达到成熟阶段。 对其研究目的和研究内容范畴的理解，往往与工程应用背景及工程技术 人员的专业专长不同而有很大差异。在金鑫等人对于故障诊断的综述中 3 ，以及万宇等人对故障诊断研究中发现的问题h 1 ，均说明当前故障诊断 技术的研究状况不够理想，理论本身的研究工作进展缓慢，没有显著的 突破性成果；应用技术的开发研究没有取得关键性进展；很多研究仅仅 停留在仿真阶段，实际应用的成功范例更是寥寥无几。具体到化工过程 中，广泛存在的动态性的、非线性的、海量的数据反应了生产过程的内 在变化和系统的运行状况，传统的统计过程监控方法显得无能为力，而 使得故障诊断技术的应用与推广有很大的难度。 这就说明，一方面化工生产过程中，由于行业的特殊性，生产工艺 的复杂性等根本属性，使得化工生产较其他行业更具危险性；另一方面， 目前化工生产过程而言，安全隐患较多，也表明了化工过程故障诊断技 术广阔而富有价值的应用前景，同时也更需要积极研究发展相关技术， 能够更好的实际应用于企业安全生产当中，使这项技术受到更多的重视。 因此，对化工故障诊断方法的研究越来越重视，但由于现代化工过程所 产生的数据，具有非线性、高耦合、数据量庞大高维度等特点，化工故 障诊断方法不仅是研究的热点，同时也是难点问题。 1 2 国内外研究历史及现状 故障诊断技术初现于技术较为发达的西方国家，尤以美国为先。还 是在上世纪六十年代中后期，成立了一个故障预防组。该组织主要是由 美国宇航局( n a s a ) 发起的。它主要从事机械故障机理、检测诊断和预测、 可靠性分析等技术研究。1 9 7 1 年美国麻省理工学院的b e a r d 发表的博士论 文首先提出了用解析冗余代替硬化冗余，并通过系统的自组织使系统闭 3 基于f i s h e r 判别法的化工过程故障诊断算法研究 环稳定，通过比较观测器的输出得到系统故障信息的新思想，标志着这 门技术的诞生。1 9 7 6 年w i l l s k y 在a u t o m a t i c a 上发表了第一篇故障诊断方 面的综述文章。h i m m e l b l a u 在1 9 7 8 年出版了国际上第一册故障检测与诊 断方面的学术专著。1 9 7 1 年这门技术诞生以后，随着控制原理在制造工 业中越来越多的应用，故障诊断技术在对系统安全和故障定位中起到重 要作用的同时，其自身也得到了迅速的发展。故障诊断技术在欧洲一些 国家也有所发展，他们各自具有特色，并且占据世界领先地位。如英国 在2 0 世纪6 0 年代末7 0 年代初，英国机器保健中心最先开始研究故障诊断 技术，1 9 8 2 年曼彻斯特大学成立了沃夫森工业维修公司。日本，在上世 纪七十年代初开始发展全员生产维修( t p m ) ，每年向欧美派遣“设备综 合工程学调查团”，了解故障诊断技术的开发研究工作。我国对故障诊 断技术的研究起步较晚，从上世纪8 0 年代初开始起步，许多高校和科研 机构开展了故障诊断技术的研究工作，取得了一定的研究成果，正在逐 步缩小与发达国家在技术水平上的差距但是国内发展也存在着一些问 题埔，“热点 项目发展迅速，规模庞大；。冷门 项目停滞不前，少 人问津。多年停留在方法的翻版或汇合、算法的改进上，始终未能成功地 给出工程性的实用产品来。这种低层次的重复型研究已经成为国内高等 院校进行故障诊断理论研究( 不仅限于故障理论研究) 的定常规范内容。 根据近年本领域发表的大量论文看，当前，我国故障智能诊断研究从目 的、内容、方法，到研究结果，均有脱离工程应用实际的问题。 故障诊断技术的发展大致可分为两个阶段：第一个阶段，是以传感 器技术和动态测试技术为基础，以信号处理技术为手段的常规诊断阶段。 这个类别的方法，主要研究如何获取征兆信息并进行变换处理和特征分 析，借此实现设备的诊断。可以说，监测手段和信号分析、数据处理方 法构成了这一阶段设备诊断技术的主要研究和发展内容，但是以多元统 计分析法为例它仍然是一个信号监测与数据处理系统，缺乏智能性凹1 。 在随后发展的第二阶段故障诊断技术中，出现了两个比较明显的分 支：这就是以人工智能( a i ) 技术为支持的基于知识的智能诊断，和以 新的信息处理工具为基础的新型信息诊断。在智能诊断中，以数据处理为 核心的诊断过程被以知识处理为核心的诊断过程所替代。虽然此时的信 号监测与数据处理仍起十分重要的作用，甚至占据着诊断工作的大部分 或绝大部分。然而在诊断过程中起主导作用的是人类专家的知识( 包括 人类专家所拥有的领域知识，求解问题的方法和能力) 。诊断过程实现 了知识化，达到了数据处理、信号监测、知识处理的统一。 与此同时，传统的信息诊断在新的信息处理工具的出现下，重新焕 发出新的活力，成为诊断领域发展的另一个分支。比如，小波分析、分 形、混沌等信息处理工具在诊断中的应用报道有很多，模糊系统( f s ) 4 和人工神经网络( a n n ) 作为信息软处理的最新技术在诊断领域中也得 到了应用。小波分析作为“数学显微镜”，具有很优秀的“探微”能力； 分形和混沌则模拟自然界的方式来处理信息c l o a n n 模拟人类大脑神经 网络的方式来处理信息；而模糊理论的出现则解决了不确定性问题。这 些工具的成功运用，解决了传统的诊断技术不能解决的一些问题，给诊 断领域的发展带来了新的活力。但总的说来，研究内容集中在：如何利 用新的工具更进一步的分析挖掘信号中的诊断信息，致力于故障症状的 提取与分析。它比较注重诊断中信息的重要性，主要集中于有大量而有 充分信息量的诊断领域。目前这些工具的运用主要集中在理论探讨和实 验验证的阶段，从理论到实际的运用还存在着一定的距离。从目前来看， 它们也只是作为信息处理的辅助工具，没有称为诊断的核心技术。总之， 第一阶段的技术方法应用较早，研究相对成熟，应用经验较多，应用门 槛相对较低；而第二阶段的方法，虽然智能化程度较高，实现故障诊断 效果会更好，但在实际应用时，仍具有一定韵门槛，需要更多的研究与 不断的完善。 0 。 1 3 故障诊断方法简述 首先介绍下故障的概念：所谓故障，是指系统中至少一个特征或参 数出现了较大偏差，超出了可接受的范围。此时系统的性能明显低于其 正常水平，所以难以完成其预期的功能。 名。 图1 1典型控制系统结构简图 故障大体可以分为以下三种，即：积累故障、偶发故障、早期故障 等。其中，积累故障是指随着设备的运行，日积月累下来，包括设备各 个零部件的磨损、疲劳、老化、使用寿命的临近等等不可避免的原因， 造成设备故障，越是到运行的后期、相关保养维护越差，则发生的几率 与次数越是将会大幅提高。偶发故障，顾名思义，只是在偶然情况下， 因随机因素影响而发生的故障，具有不可预测性和较少发生的特点。最 后，早期故障，说的是当设备处于初始安装调试、试运行阶段，或者基 于新设计所成的设备时，在最初的运行阶段，往往会有或大或小各种异 常情况的发生，早期故障在设备经过调试阶段正常运行后极少再发生。 5 基于f i s h e r 判别法的化工过程故障诊断算法研究 以如图1 1 所示的典型控制系统为例，组成控制系统的任何一个环 节如果出了问题，都有可能造成故障的发生，所以依据控制系统的特点 来讲，可以将故障类型分为以下几种。 图1 2 故障诊断方法分类 所谓故障诊断，有两种涵义：一种是指某些专用的仪器，如对于压 缩机等设备，就有“旋转机械震动检测仪可以检测出这类机械设备的运转 是否正常；另一种是指由计算机利用系统的解析冗余完成工况分析，对 生产是否正常和是什么原因引起的故障、故障程度有多大等问题进行分 析、判断，得出结论。 故障诊断技术是一门综合性技术，它的开发涉及多门学科，如数理 统计、现代控制理论、模式识别、可靠性理论、信号处理、模糊集理论、 人工智能等学科理论。按照国际故障诊断权威一德国的f r a n kpm 教授 6 1 ) 系统建模：依据掌握的系统信息和输入输出关系，建立起系统 故障的数学模型，作为故障检测与故障诊断的依据： 2 ) 故障检测：从可测量的或不可测量的估计变量中，判断被诊断 的系统是否发生了故障，一旦系统发生异常，应当发出警示： 3 ) 故障分离：如果发生了故障，根据所检测到的故障特征确定系统 是否出现故障，并根据相应故障特征给出故障的具体类型： 4 ) 故障辨识：在分离出故障之后，确定故障的大小，发生时刻及 其时变特性： 5 ) 故障评定：根据故障分离与辨识的输出结果，判断故障的严重程 度及其对被诊断对象的影响和可能的发展趋势，针对不同的情况采取不 同的措施，其中包括保护系统的启动。以下就这几种类别的故障诊断方 法的研究现状进行了分析和总结，并对故障诊断方法的发展趋势加以展 望。 1 3 1 基于解析模型的故障诊断方法 基于解析模型的故障诊断方法是发展的最早、研究的最为系统的一 类故障诊断方法。所谓基于解析模型的方法，是在明确了诊断对象数学 模型的基础之上，再按一定的数学方法对被测信息进行诊断处理j 钉。它 的好处在于对未知故障有固有的敏感性：不足之处却是通常难以获得系 统模型。而且由于建模误差、扰动及噪声的存在，使得鲁棒性问题日益 突出1 引。 基于解析模型的方法可以进一步分为状态估计方法、参数估计方法 和等价空间方法。这三种方法虽然是独立发展起来的，但它们之间仍然 存在着一定的联系。现已证明：基于状态观测器的状态估计方法与等价 空间方法是等价的。相比之下，参数估计方法比状态估计方法更适合于 非线性系统，因为非线性系统状态观测器的涉及存在很大困难，通常，等 价空间方法仅适用于线性系统n4 1 5 1 。 ( 1 ) 参数估计方法 1 9 8 4 年，i s e r m a n 对于参数估计的故障诊断方法作了完整的描述。当 故障由参数的显著变化来描述时，可利用已有的参数估计方法来检测故 障信息，根据参数的估计值与正常值之间的偏差情况来判定系统的故障 情况。这种故障诊断方法的方法思路是：把理论建模与参数辨识结合起 来，进而由关系方程求解实际的物理元器件参数，将其与标称值比较， 从而得知系统是否有故障及故障的程度。 7 基于f i s h e r 判别法的化工过程故障诊断算法研究 这种方法有较强的预设前提，当无法建立精确的过程模型时，当有 时关系方程并不是双射时，等等，在这时候，通过模型参数并不能求得 物理参数，这是该方法最大的缺点n 引。目前，菲线性系统故障诊断技术 的参数估计方法主要有滤波方法、最小二乘方法等。在实际应用中，经 常将参数估计方法与其他的基于解析模型的方法结合起来使用，以便获 得更好的故障检测和分离性能n 卜1 9 1 。 ( 2 ) 状态估计方法 被控过程的状态直接反映系统运行状态，通过估计出系统的状态， 并结合适当模型则可以进行故障诊断。过程通常可用l u e n b e r g e r 观测器 及卡尔曼滤波器进行状态估计。它的基本思想方法是：重构被控过程状 态，通过与可测变量比较构成残差序列，再构造适当的模型并采用统计 检验法，从残差序列中将故障检测出来，并做进一步地分离、估计与决 策。常用的状态估计方法主要包括自适应非线性观测器方法、非线性未 知输入观测器方法和滤波器方法。在能够获得系统精确数学模型的情况 下，状态估计方法是直接有效的，但在实际中这一点往往很难满足。所 以，对状态估计方法的研究主要集中在提高检测系统对建模误差、扰动 和噪声等未知输入的鲁棒性及系统对于早期故障的灵敏度“以制。 ( 3 ) 等价空间方法 等价空间方法的基本思想就是：利用系统的输入、输出的实际测量 一 值检验系统数学模型的等价性( 即一致性) ，以检测和分离故障。文献乜u 给出了基于约束优化的等价方程方法。文献乜2 1 给出了一种广义残差产生 器方案。文献口3 1 提出了基于系统的动态输入一输出模型，用动态等价方 程产生具有方向性残差的方法。文献乜们提出了基于近似扰动解耦的等价 空间方法，着重处理了故障扰动和故障时的鲁棒故障诊断。 一 1 3 2 基于知识的故障诊断方法 该类方法的主要思想是：在知识的层次上，以知识处理技术为基础， 实现辩证逻辑与数理逻辑的集成，符号处理与数值处理的统一，推理过 程与算法过程的统一，通过在概念和处理方法上的知识化实现系统的故 障诊断。它不需要系统的精确数学模型，也更适合于非线性系统领域。 基于知识的方法又分为基于症状的方法和基于定性症状的方法。其中基 于知识的方法主要有：基于专家系统的方法、基于模糊的方法、基于神 经网络的方法、基于故障树的方法和基于知识观测器的方法等。基于定 性症状的方法包括了：定性观测器、状态观测器和定性仿真等。 ( 1 ) 基于专家系统的方法 专家系统是人工智能领域中较为活跃的一个分支，它已经被广泛地 应用于诸多故障诊断系统。这种方法的特点在于其并不依赖于建立系统 8 的数学模型，而是根据人们尤其是相关专家的长期实践经验和大量的故 障信息知识，设计出的套智能计算机程序，以此来解决复杂系统的故 障诊断问题。专家系统的诊断机理是根据专家丰富的实践经验，专家分 析问题和解决问题的思路，建立故障诊断的知识库、规则库和推理机， 设计一个计算机程序，根据知识库提供的知识，规则库提供的规则和推 理机提供的推理机制进行故障诊断。 在故障检测诊断专家系统的知识库中，存储了某个对象的故障征兆、 故障模式、故障成因、处理意见等内容，这是检测诊断的基础。故障检 测诊断专家系统的推理机构是一个特定的计算机程序，它在一定的推理 机制指导下，根据用