基于灰色预测模型的传感器故障诊断方法

基于灰色预测模型的传感器故障诊断方法摘要：发表于《电气自动化》2005年第四期叙述了灰色动态预测模型的建模原理并将其引入传感器故障诊断领域，讨论了基于灰色预测模型的传感器的故障诊断方法的优缺点，并进一步描述了其前景和意义。关键字：灰色预测模型传感器故障诊断故障阀值一、引言随着自动控制系统的迅速发展，传感器得到了广泛的应用。传感器是测量系统中的一种前置部件，它将输入变量转换成可供测量的信号(国际电工委员会）。传感器作为自动控制系统的“感官”，负责对系统的各个参数进行采集，在整个设备系统中起着十分重要的作用，其采集的系统各个参量是设备监控系统的控制功能实现的依据。因而传感器的故障导致的错误输出可能会导致控制系统的错误决策，对系统产生不利的影响。传感器一旦发生故障，轻则导致系统性能下降，重则产生非常严重甚至灾难性的后果。因此，如何有效迅速的对传感器进行故障诊断便成为控制系统开发、维护人员面临的一个重要问题。传感器的故障诊断，大多采用基于冗余的方法。所谓冗余，包含两方面的含义，一方面的含义是对某一物理量的测量数据多于一个，这些测量数据之间具有冗余关系，称为硬件冗余。另一方面含义是多个被测量之间存在相关关系，某个被测量可以由其它被测量估计出来称为软件冗余。本文将灰色预测方法应用于传感器的故障诊断，并利用温度传感器进行验证，取得了较好的效果。二、灰色动态预测模型的建模原理对于一个给定的时间数据序列一般不能直接用于建模，因为时间序列多为无规律的随机序列。若将原始数据序列经过累加生成，可以获得新的数据序列，对生成后的序列分析后再通过累减生成得到预测值。1.累加生成算法灰色预测模型以灰色模块为基础，通常不直接运用含有噪声的原始序列。灰色预测系统中采用累加生成模块，其作用相当于控制系统理论中的滤波处理。累加生成符号为AGO(AccumulatedGeneratingOperation)。我们可以将原始数列计作：(1)一次累加生成序列为其中(2)对一次累加生成序列再进行累加可以得到二次累加生成序列其中(3)依次可以得到多次的累加数列。灵累加算法净可以将离散的晋无规律的序列罚转化为单调增感加得有规律的哈序列从而起到夫弱化随机信号剥的作用。对于振经过多次累加寺的生成序列，橡大多可用指数打函数拟合，也贷就是说大多可国用微分方程描支述。对应的各摧个点的值可以茄近似的作为微厦分方程的解。抹根据这个微分摆方程可以预测强下一个时刻时捏间序列的值。井2犁.屑累减生成算法豪经过累加宇以后的序列，红已经失去了原丈来的物理意义栗，所以方程的茎求解结果必须无还原到原序列月，累加算法的励逆运算叫做累攀减算法，记格作件IAGO(I国nverse天Accum赚ulated止Gener浓ating谷Operat帅ion至)糕。柜用新表示次累减运钟算算子，则帖表示不作累减堤，即：(4)迈表示一次累减负，即删当抽i园≥搞2盾时：;(5)讽一般的，锈若令初则有：…膊其尘中厚j=1,2惩,婚…湿,n旷3.GM(1区,1叫)泡灰色预测模型款原理俗淋男GM(1,1秋)仙模型是应用最叛广的一类模型战，是由一个只证包含单变量的剩一阶微分方程男构成的模型。研其构造流程如堡下：像将原始时内间序列表示葡为扔X洪(名0)凶断用州AG尊O泉生成一阶累加曾生成模呈块熊X摆(波1)变用一阶灰探色模母块粒X吩(罚1)船构成微分方程才：何；代趣其玩中纪a笑、野b辩为待定系数独。嚷(6)平根据离散腐导数的定义可拳得：(7)四而微分方思程够中议X糖(婆1)狼的取值捡为际k名和娘k+帝1猜时刻的平均值回，即：(8)香则微分方绸程可以转化为煮：(9)舅膜令旋k=歼1啦，碧2类，棒…娘，属N-认1绩得宣捏波k=1,塌融短k=2,素挽艘k=N-1,蹲绸将以上各出式表述为矩阵筝形式为：睛洪吧(10)俭监设闯Y=窃；幼X=达；雕B=即可记作和闸禾Y=XB(1栗1)厉其筒中匙Y肺和倡X闪为已知量猜，牛B瓣为待定参数。剃由于变量只摘有痒a时，那b遭两个，而方程遗数却葬有求N-盆1弊个，当矩阵的栽秩泡Rank(X柜)>淡2烤时，方程组无素解。但可用最熄小二乘法得到额最小二乘解。秧此时方程可改欢为：(12)些其紫中咳E捉为误差项。利售用矩阵求解公震式可得：榴卫耐(13员)脏回到原来方程钻，可得：际对上式求老解，可得：(14)脏写成离散引形式为：域念越传感器在线故愁障诊断的流程进窜图钥1国妻传感器故障诊附断流程图你由上述的撞流程图可以看滑出，进行传感坚器故障诊断的换流程如下：知散株1.畜央得到传感器之凯前贿的提n有个时刻的采样坦值，以构成预倡测数章列哄X恳n鹿。得暖到透X煎n妥可以通过两种鹰方式，通过检珠索历史数据库驳获得传感器挥的瞧n寇个历史采样数精据或者在进行好故障诊断前预债先进析行闻n仍个采样。失旺粒2.佳漆对数棒列在X检n蓝进行建模，得据出下一时刻传厨感器输出的预变测赠值欢x际’遇；策仓叨3.坑嗽采样时间到后击取得传感器输萝出的实际博值骡x屑，计单算必x肆与愤x勺’捕的误差是否在周规定的阀鸽值旁e技之内；这里所呢说的阀值可以盐是固定的，也窝可以是变化的杯，具体采取多却大的数值，视逐情况而定；雨铺铅4.桥隆若赏x员与丈x剧’天之间的误差超朗过阀值，则记颠录传感器超限姐一次，连续超彻限计数往器扎coun屡t井加绣1扮，并丈以吹x绘’白刷奏新喊X熄n吵；否则将超限衫计数器清零，适并言以岗x太刷绸新爸X慨n唤，进入下一次董采样；叙眠茅5.同竟当连续超限计丢数器超过设定萝的超限次忠数绘m隐时，系统发出室传感器故障报爹警。雾三、传感器灰赤色预测模型的剧建立与验证要1恭.辣建模序列个数紫及故障阀值的佳确定三在控制系度统中，常用的末传感器有温度疾传感器、压序力炮/把压差传感器、林电量变送器、贱转速传感器、歪加速度传感器需等。下面以温绣度传感器为例征来进行建立传碧感器故障诊断屠的灰色预测模咳型，并进行验摄证。我们选择气的温度传感器光传感器为西门霸子楼宇科技公怕司舒的钉100配0户欧姆铂电阻温杯度传感器，其纠规格如下：友浙表糊1录舍温度传感器参雁数表葵温度监视范围耗-4湿0愉℉脸——虚24伴0最℉丙输出信号胸变化的电阻轻3梅2骂℉积(灯0纪℃拐)固下的标定点精絮度妙±0.1%恐元件动铂线或者相当曲的电阻型电线毁3副2欺℉卡(希0牺℃哀)浊下的参考电阻书100调0序Ω少安装方式带液体浸入椅6.4cm派安装于不锈钢井探管内艇下表为商200美4话年为1逗0束月园1挪1苦日中午茶12:1许5慨到绸1惧0对月咬1必2逐日中午舌12:1状5恰之忍间企2罚4宏小时内该温度把传感器输出温奇度的折线图。故她图左2盘俱温度传感器输航出折线图冶其工作状内况如下：鉴200洋4消年悠1起0瓶月巧1医1症日记13:3惠2观时机组开机，脊运行燕至宅22:5槽2励分关机；堤1蕉0竹月旬1漂2本日尺10:1撤3竹重新开机运行惊。采样时间间讽隔叹为教1泼分钟。来在确定预界测序列个数的屈时候需要考虑恢以下两个因素沉：一是预测的狐结果，二是计渔算机的计算能校力，经过比较胶确定森取狂5夏个序列建模较致为合适。根据愚建模结果，在粱进行传感器故屯障诊断时选用水双故障阀值的攀方法进行处理闷。在正常情况晃下丝(讨包括冷水机组邀开或关的平稳匠状哭态世)帽，故障阀值设昆定为瞧0.20撒0党℃雀，而将冷水机研组含开讲/阴关的情况视为伐非平稳状态，线故障阀值设定沃为盟0.50列0正℃染。具体的实现泄方式为将冷水芦机组的状态变格化作为计数器它的触发器将计共数器置瑞为分18张(谅这个数值是根魔据温度变化大帮的区间决定宿的艰)难，以后每经过档一次采样则计懂数器挽减身1键，在计数器非酒零时故障阀值向为汤0.50泉0争℃虚，归零后故障蠢阀值降为寇0.20归0杰℃宰。拣考虑到温诉度传感器可能芝因外界的干扰京而造成输出的灾变化，而在干辱扰消失后输出浓又恢复正常的鞋情况，我们设始定当传感器输参出连令续缴3见次超限时认为抱传感器发生故复障，少劝于易3本次时只记录超诊限而并不发出器传感器故障信炭号。堡2线.睡传感器灰色预陷测模型的验证喉下表为该形传感器在脊200羽4肾年庆1铃0绒月退1泪1薯日捧22:4赚7穗至拿23:1衰4碌之间传感器输俗出，采样周期圈为示1葵分钟，在泽第乘8郑个采样值处冷武水机组关机。仍告表碌2半稀开机前嗽后产6-1识#早水温传感器输耀出值雄序号诚1尖2衡3猪4内5厕6耍7蔬温成度占℃顽6.010麦6.045尽6.100恢5.920裹5.900浆6.020通6.250凑序号州8纠9捎10弹11裂12侨13渠14估温菌度蚕℃肌5.950伪6.350归6.955爽7.750园8.350验9.300绍10.000微众序号忽15俩16旬17吓18安19漏20蛮21另温球度协℃压10.400过妻10.650育监10.840赔抢10.950茎具11.110宴霞11.150哭海11.200竖弄序号障22器23鉴24雾25躺26度27贷涛28束温判度耍℃融11.300么储11.450金躺11.650未11.700里给11.680咽援11.740耳焦11.740佩采标用柏5惕个时间序列建乒模，得到彻第筹6女个采样的预测舞值为快5.83肯9算℃符，与实际采样撇值湿6.02扎0等℃童之差为萝0.18粪1茅℃仇，小于阀值性0.20啄0置℃叙，故认为在授第亚6量个采样时刻传犬感器无故障。亩用怎第伍2泽至它第政6哄个时刻的采样片值建模，得到柏第哲7筑个时刻的采样存的预测值制5.92缎0归℃辆，与实际采样咬值之差为股0.33矩0债℃敌，大于此时刻潜的阀值蠢0.20哄0忌℃哗，此时记录传慈感器输出超馒限辈1笔次，在进行以富后采样时刻预救测时用则第宋7夹个时刻的预测参值拿5.92防0词℃抵代替实际采样资值届6.25量0勒℃忌。以准第差3纲、座4谈、扛5差、鲁6撑时刻的采样值坦加上宗第弊7棚时刻的预测值乘进行建模预测炊第替8奴个时刻的值为砍5.96岗7伴℃边。与实际采样插值的误差为腰0.01休7笼℃季小于阀值恩0.20摧0环℃骆。可以认为传疑感器在受第磁7私个采样时刻发摔生了暂发性故愁障，而后又自宴动恢复。买以芦第死4妄、弯5拾、课6嘱时刻的采样值员加上朴第轮7话时刻的预测值助、葬第汁8繁个时刻的采样迈值进行建模，杏得到桶第异9缺个时刻预测值挪5.96严0脑℃筹，与采样值误缴差为蜓0.39抱0春℃例。由于在腊第磨9睁个采样时刻之帜前有关机信号释，故阀值变为桐0.50萝0胖℃青，认为此时刻腹传感器正常。摇由以上分凝析可以看出，半基于灰色预测率模型的传感器寿故障诊断方法竖是有效的。四、小结虽随着控制匙系统控制精度刮要求的提高，号传感器的故障那诊断技术也得交到了迅速的发絮展。相对于其个余的传感器故音障诊断方法，前基于灰色预测命模型的传感器滨故障诊断方法扮具有以下优点晃：臂轨旷(1)露.秋相对于一件冗常余法来说，基战于灰色预测模昌型的传感器故悟障诊断方法具虹有硬件投资少圾的特点，仅仅梦需要增加一台脏故障诊断计算弟机或者直接采扛用控制系统的介计算机即可；铃禽牛(2)雨.绒相对于解析冗盾余来说具有不厌需要对传感器份进行深入分析过易于建模的特墨点。非伍惧(3)贯.筛相对于基于概驻率统计的方法听来说具有预测钥精度高，预测尼误差小的特点来。邀当然，基盐于灰色预测模弄型的传感器故震障诊断方法也两存在缺点，主字要就是该方法蛇只能检测出传款感器突发性故帝障，而对于传瓦感器的渐发性理故障（如零点驼漂移故障）就楚无能为力了。骡这个缺点可以欣通过结合其余摇的诊断方法或注者定期对传感议器进行零点校蜻正来克服。巴总的说来遥，基于灰色预冈测模型的传感写器故障诊断方爷法具有投资少知，精度高易于筹建模与编程等叨特点，结合其短它的方法，可男以建立比较完敬善的传感器故钞障诊断系统。参考文献：璃副〔绘1谜〕邓聚龙，灰劲色系统基本方假法，华中工学缘