技術(shù)頻道

      基于灰色預(yù)測(cè)模型的傳感器故障診斷方法

      基于灰色預(yù)測(cè)模型的傳感器故障診斷方法

      作者:吳金廣 日期:[2007-04-26 14:54] 來(lái)源:中國(guó)傳動(dòng)網(wǎng) 點(diǎn)擊數(shù):41

      摘要:文章敘述了灰色動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型的建模原理并將其引入傳感器故障診斷領(lǐng)域,討論了基于灰色預(yù)測(cè)模型的傳感器的故障診斷方法的優(yōu)缺點(diǎn),并進(jìn)一步描述了其前景和意義。

      關(guān)鍵詞:灰色預(yù)測(cè)模型 傳感器故障診斷 故障閥值

       一、引言

       隨著自動(dòng)控制系統(tǒng)的迅速發(fā)展,傳感器得到了廣泛的應(yīng)用。傳感器是測(cè)量系統(tǒng)中的一種前置部件,它將輸入變量轉(zhuǎn)換成可供測(cè)量的信號(hào)(國(guó)際電工委員會(huì))。傳感器作為自動(dòng)控制系統(tǒng)的“感官”,負(fù)責(zé)對(duì)系統(tǒng)的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行采集,在整個(gè)設(shè)備系統(tǒng)中起著十分重要的作用,其采集的系統(tǒng)各個(gè)參量是設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)的控制功能實(shí)現(xiàn)的依據(jù)。因而傳感器的故障導(dǎo)致的錯(cuò)誤輸出可能會(huì)導(dǎo)致控制系統(tǒng)的錯(cuò)誤決策,對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生不利的影響。傳感器一旦發(fā)生故障,輕則導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降,重則產(chǎn)生非常嚴(yán)重甚至災(zāi)難性的后果。因此,如何有效迅速的對(duì)傳感器進(jìn)行故障診斷便成為控制系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、維護(hù)人員面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。

       傳感器的故障診斷,大多采用基于冗余的方法。所謂冗余,包含兩方面的含義,一方面的含義是對(duì)某一物理量的測(cè)量數(shù)據(jù)多于一個(gè),這些測(cè)量數(shù)據(jù)之間具有冗余關(guān)系,稱為硬件冗余。另一方面含義是多個(gè)被測(cè)量之間存在相關(guān)關(guān)系,某個(gè)被測(cè)量可以由其它被測(cè)量估計(jì)出來(lái)稱為軟件冗余。本文將灰色預(yù)測(cè)方法應(yīng)用于傳感器的故障診斷,并利用溫度傳感器進(jìn)行驗(yàn)證,取得了較好的效果。
        
       二、灰色動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型的建模原理
        
       對(duì)于一個(gè)給定的時(shí)間數(shù)據(jù)序列


       一般不能直接用于建模,因?yàn)闀r(shí)間序列多為無(wú)規(guī)律的隨機(jī)序列。若將原始數(shù)據(jù)序列經(jīng)過(guò)累加生成,可以獲得新的數(shù)據(jù)序列,對(duì)生成后的序列分析后再通過(guò)累減生成得到預(yù)測(cè)值。 

       1.累加生成算法

       灰色預(yù)測(cè)模型以灰色模塊為基礎(chǔ),通常不直接運(yùn)用含有噪聲的原始序列。灰色預(yù)測(cè)系統(tǒng)中采用累加生成模塊,其作用相當(dāng)于控制系統(tǒng)理論中的濾波處理。累加生成符號(hào)為AGO(Accumulated Generating Operation)。


       依次可以得到多次的累加數(shù)列。

       累加算法可以將離散的無(wú)規(guī)律的序列轉(zhuǎn)化為單調(diào)增加得有規(guī)律的序列從而起到弱化隨機(jī)信號(hào)的作用。對(duì)于經(jīng)過(guò)多次累加的生成序列,大多可用指數(shù)函數(shù)擬合,也就是說(shuō)大多可用微分方程描述。對(duì)應(yīng)的各個(gè)點(diǎn)的值可以近似的作為微分方程的解。根據(jù)這個(gè)微分方程可以預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)刻時(shí)間序列的值。

       2.累減生成算法

       經(jīng)過(guò)累加以后的序列,已經(jīng)失去了原來(lái)的物理意義,所以方程的求解結(jié)果必須還原到原序列,累加算法的逆運(yùn)算叫做累減算法,記作IAGO(Inverse Accumulated GeneratingOperation)。

      其中j=1,2,…,n

       3.GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型原理

       GM(1,1)模型是應(yīng)用最廣的一類模型,是由一個(gè)只包含單變量的一階微分方程構(gòu)成的模型。其構(gòu)造流程如下:

        將原始時(shí)間序列表示為X(0)





      即可記作 

        Y=XB (11)
        
       其中Y和X為已知量,B為待定參數(shù)。由于變量只有a,b兩個(gè),而方程數(shù)卻有N-1個(gè),當(dāng)矩陣的秩Rank(X)>2時(shí),方程組無(wú)解。但可用最小二乘法得到最小二乘解。此時(shí)方程可改為:


      3.3.3 傳感器在線故障診斷的流程

       圖1 傳感器故障診斷流程圖


      1. 得到傳感器之前的n個(gè)時(shí)刻的采樣值,以構(gòu)成預(yù)測(cè)數(shù)列Xn。得到Xn可以通過(guò)兩種方式,通過(guò)檢索歷史數(shù)據(jù)庫(kù)獲得傳感器的n個(gè)歷史采樣數(shù)據(jù)或者在進(jìn)行故障診斷前預(yù)先進(jìn)行n個(gè)采樣。

       2. 對(duì)數(shù)列Xn進(jìn)行建模,得出下一時(shí)刻傳感器輸出的預(yù)測(cè)值x’;

       3. 采樣時(shí)間到后取得傳感器輸出的實(shí)際值x,計(jì)算x與x’的誤差是否在規(guī)定的閥值e之內(nèi);這里所說(shuō)的閥值可以是固定的,也可以是變化的,具體采取多大的數(shù)值,視情況而定;

       4. 若x與x’之間的誤差超過(guò)閥值,則記錄傳感器超限一次,連續(xù)超限計(jì)數(shù)器count加1,并以x’刷新Xn;否則將超限計(jì)數(shù)器清零,并以x刷新Xn,進(jìn)入下一次采樣;

       5. 當(dāng)連續(xù)超限計(jì)數(shù)器超過(guò)設(shè)定的超限次數(shù)m時(shí),系統(tǒng)發(fā)出傳感器故障報(bào)警。

       三、傳感器灰色預(yù)測(cè)模型的建立與驗(yàn)證

       1.建模序列個(gè)數(shù)及故障閥值的確定

       在控制系統(tǒng)中,常用的傳感器有溫度傳感器、壓力/壓差傳感器、電量變送器、轉(zhuǎn)速傳感器、加速度傳感器等。下面以溫度傳感器為例來(lái)進(jìn)行建立傳感器故障診斷的灰色預(yù)測(cè)模型,并進(jìn)行驗(yàn)證。我們選擇的溫度傳感器傳感器為西門子樓宇科技公司的1000歐姆鉑電阻溫度傳感器,其規(guī)格如下:  

        表1 溫度傳感器參數(shù)表


      其工作狀況如下:2004年10月11日13:32時(shí)機(jī)組開(kāi)機(jī),運(yùn)行至22:52分關(guān)機(jī);10月12日10:13重新開(kāi)機(jī)運(yùn)行。采樣時(shí)間間隔為1分鐘。

       在確定預(yù)測(cè)序列個(gè)數(shù)的時(shí)候需要考慮以下兩個(gè)因素:一是預(yù)測(cè)的結(jié)果,二是計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力,經(jīng)過(guò)比較確定取5個(gè)序列建模較為合適。根據(jù)建模結(jié)果,在進(jìn)行傳感器故障診斷時(shí)選用雙故障閥值的方法進(jìn)行處理。在正常情況下(包括冷水機(jī)組開(kāi)或關(guān)的平穩(wěn)狀態(tài)),故障閥值設(shè)定為0.200℃,而將冷水機(jī)組開(kāi)/關(guān)的情況視為非平穩(wěn)狀態(tài),故障閥值設(shè)定為0.500℃。具體的實(shí)現(xiàn)方式為將冷水機(jī)組的狀態(tài)變化作為計(jì)數(shù)器的觸發(fā)器將計(jì)數(shù)器置為18(這個(gè)數(shù)值是根據(jù)溫度變化大的區(qū)間決定的),以后每經(jīng)過(guò)一次采樣則計(jì)數(shù)器減1,在計(jì)數(shù)器非零時(shí)故障閥值為0.500℃,歸零后故障閥值降為0.200℃。

       考慮到溫度傳感器可能因外界的干擾而造成輸出的變化,而在干擾消失后輸出又恢復(fù)正常的情況,我們?cè)O(shè)定當(dāng)傳感器輸出連續(xù)3次超限時(shí)認(rèn)為傳感器發(fā)生故障,少于3次時(shí)只記錄超限而并不發(fā)出傳感器故障信號(hào)。
        
       2.傳感器灰色預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證
        
       下表為該傳感器在2004年10月11日22:47至23:14之間傳感器輸出,采樣周期為1分鐘,在第8個(gè)采樣值處冷水機(jī)組關(guān)機(jī)。
        
        表2 開(kāi)機(jī)前后6-1#水溫傳感器輸出值


      采用5個(gè)時(shí)間序列建模,得到第6個(gè)采樣的預(yù)測(cè)值為5.839℃,與實(shí)際采樣值6.020℃之差為0.181℃,小于閥值0.200℃,故認(rèn)為在第6個(gè)采樣時(shí)刻傳感器無(wú)故障。用第2至第6個(gè)時(shí)刻的采樣值建模,得到第7個(gè)時(shí)刻的采樣的預(yù)測(cè)值5.920℃,與實(shí)際采樣值之差為0.330℃,大于此時(shí)刻的閥值0.200℃,此時(shí)記錄傳感器輸出超限1次,在進(jìn)行以后采樣時(shí)刻預(yù)測(cè)時(shí)用第7個(gè)時(shí)刻的預(yù)測(cè)值5.920℃代替實(shí)際采樣值6.250℃。以第3、4、5、6時(shí)刻的采樣值加上第7時(shí)刻的預(yù)測(cè)值進(jìn)行建模預(yù)測(cè)第8個(gè)時(shí)刻的值為5.967℃。與實(shí)際采樣值的誤差為0.017℃小于閥值0.200℃。可以認(rèn)為傳感器在第7個(gè)采樣時(shí)刻發(fā)生了暫發(fā)性故障,而后又自動(dòng)恢復(fù)。

       以第4、5、6時(shí)刻的采樣值加上第7時(shí)刻的預(yù)測(cè)值、第8個(gè)時(shí)刻的采樣值進(jìn)行建模,得到第9個(gè)時(shí)刻預(yù)測(cè)值5.960℃,與采樣值誤差為0.390℃。由于在第9個(gè)采樣時(shí)刻之前有關(guān)機(jī)信號(hào),故閥值變?yōu)?.500℃,認(rèn)為此時(shí)刻傳感器正常。
        
       由以上分析可以看出,基于灰色預(yù)測(cè)模型的傳感器故障診斷方法是有效的。
        
       四、小結(jié)

       隨著控制系統(tǒng)控制精度要求的提高,傳感器的故障診斷技術(shù)也得到了迅速的發(fā)展。相對(duì)于其余的傳感器故障診斷方法,基于灰色預(yù)測(cè)模型的傳感器故障診斷方法具有以下優(yōu)點(diǎn):

       (1).相對(duì)于一件冗余法來(lái)說(shuō),基于灰色預(yù)測(cè)模型的傳感器故障診斷方法具有硬件投資少的特點(diǎn),僅僅需要增加一臺(tái)故障診斷計(jì)算機(jī)或者直接采用控制系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)即可;

       (2).相對(duì)于解析冗余來(lái)說(shuō)具有不需要對(duì)傳感器進(jìn)行深入分析易于建模的特點(diǎn)。

       (3).相對(duì)于基于概率統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)說(shuō)具有預(yù)測(cè)精度高,預(yù)測(cè)誤差小的特點(diǎn)。

       當(dāng)然,基于灰色預(yù)測(cè)模型的傳感器故障診斷方法也存在缺點(diǎn),主要就是該方法只能檢測(cè)出傳感器突發(fā)性故障,而對(duì)于傳感器的漸發(fā)性故障(如零點(diǎn)漂移故障)就無(wú)能為力了。這個(gè)缺點(diǎn)可以通過(guò)結(jié)合其余的診斷方法或者定期對(duì)傳感器進(jìn)行零點(diǎn)校正來(lái)克服。 

       總的說(shuō)來(lái),基于灰色預(yù)測(cè)模型的傳感器故障診斷方法具有投資少,精度高易于建模與編程等特點(diǎn),結(jié)合其它的方法,可以建立比較完善的傳感器故障診斷系統(tǒng)。



       






      文章版權(quán)歸西部工控xbgk所有,未經(jīng)許可不得轉(zhuǎn)載。

      主站蜘蛛池模板: 波多野结衣一区二区三区高清av | 人妻av无码一区二区三区| 亚洲一区爱区精品无码| 91在线一区二区| 日韩视频在线观看一区二区| 免费观看一区二区三区| 人妻体内射精一区二区| 亚洲一区在线免费观看| 精品一区二区三区色花堂| 国模无码视频一区二区三区| 亚洲一区二区在线视频| 久久精品国产一区二区三区肥胖| 一区二区三区在线看| 日韩在线视频一区| 久久久久久人妻一区二区三区| 在线中文字幕一区| 亚洲av成人一区二区三区 | 国产一区二区三区不卡在线观看| 无码人妻一区二区三区免费n鬼沢| 中文字幕一区在线观看| 久久综合精品国产一区二区三区| 国产一区二区三区福利 | 色窝窝免费一区二区三区| 日本内射精品一区二区视频 | 在线精品动漫一区二区无广告| 日韩一区二区三区免费播放| 国产成人一区二区三区精品久久| 中文字幕乱码一区久久麻豆樱花| 亚洲精品伦理熟女国产一区二区| 精品国产aⅴ无码一区二区| 亚洲丰满熟女一区二区v| 美女视频一区三区网站在线观看| 99精品国产一区二区三区2021 | 国产日韩视频一区| 一区二区手机视频| 国产色综合一区二区三区| 无码精品黑人一区二区三区| 亚洲一区二区在线免费观看| 97人妻无码一区二区精品免费| 2018高清国产一区二区三区| 国产大秀视频一区二区三区|