流程工業(yè)的儀表快速故障檢測(cè)方法研究

1、流程工業(yè)的儀表快速故障檢測(cè)方法研究 摘 要通過分析工業(yè)實(shí)際儀表信號(hào)發(fā)現(xiàn)，儀表信號(hào)的波動(dòng)狀態(tài)能很好地表征儀表狀態(tài)，由此提出了一種基于信號(hào)方差分析的快速儀表故障檢測(cè)算法，并在實(shí)際的工業(yè)數(shù)據(jù)上進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明，這種故障檢測(cè)方法能夠?qū)μ幱诿妊繝顟B(tài)或發(fā)展中的早期故障做出判斷，且檢測(cè)迅速，物理意義明確，適用于大規(guī)模的流程工業(yè)過程。 關(guān)鍵詞流程工業(yè)；儀表故障；檢測(cè)方差分析 中圖分類號(hào)：th86 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：a 文章編號(hào)：1009-914x（2017）06-0020-01 引言 隨著自動(dòng)化水平的日益提高，現(xiàn)代化生產(chǎn)過程的控制系統(tǒng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，復(fù)雜性迅速增加，從而引起維修費(fèi)用增加、停機(jī)損失巨大或事故

2、后果嚴(yán)重等問題。因此，傳統(tǒng)的參數(shù)報(bào)警和聯(lián)鎖保護(hù)系統(tǒng)已不能滿足現(xiàn)代化生產(chǎn)過程的需要，對(duì)于大型復(fù)雜系統(tǒng)，人們更為迫切地希望提高其整體可靠性與可維修性，而故障檢測(cè)與診斷技術(shù)恰好為達(dá)到這一目標(biāo)提供了一條有效的途徑。當(dāng)前的故障診斷與檢測(cè)方法可分為三大類基于定量模型的方法、基于定性模型的方法和基于過程歷史數(shù)據(jù)的方法?；诙磕Ｐ偷姆椒ㄟ^于依賴過程模型的準(zhǔn)確程度，在復(fù)雜、嚴(yán)重非線性以及強(qiáng)耦合的流程工業(yè)中難以得到廣泛應(yīng)用；基于定性模型的方法也稱為基于知r的方法，適合于有大量生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)和工藝知識(shí)可以利用的場(chǎng)合，但通用性較差；基于過程歷史數(shù)據(jù)的方法以采集的過程數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過各種數(shù)據(jù)處理與分析方法挖掘出隱含信息，比

3、較符合流程工業(yè)的特點(diǎn)，通用性強(qiáng)，是目前故障診斷方法的研究重點(diǎn)。但大多數(shù)基于過程數(shù)據(jù)的故障診斷分析算法非常復(fù)雜，只能監(jiān)控少數(shù)關(guān)鍵變量，當(dāng)需要檢測(cè)儀表數(shù)量較大時(shí)，難以滿足實(shí)時(shí)性的要求，所以在大規(guī)模工業(yè)過程上成功應(yīng)用的例子并不多。本文通過對(duì)實(shí)際工業(yè)過程儀表信號(hào)的分析發(fā)現(xiàn)，儀表信號(hào)的波動(dòng)情況能很好地表征儀表性能狀態(tài)，由此提出了一種基于信號(hào)方差分析的快速儀表故障檢測(cè)算法。 1 過程控制系統(tǒng)的故障來源與診斷過程 控制系統(tǒng)的故障是指系統(tǒng)狀態(tài)出現(xiàn)的不期望的并且不能容許也不能自動(dòng)恢復(fù)的偏差。上圖為故障診斷系統(tǒng)的框架，顯示了一個(gè)基本的過程控制系統(tǒng)中不同的故障來源。一般來說，故障來源分為過程故障、控制器故障、傳感器

4、和執(zhí)行器故障三類。過程故障指對(duì)象特性的劇烈變化，大多由設(shè)備硬件故障引起，如壓縮機(jī)或泵設(shè)備的聯(lián)鎖自保停機(jī)也可能是上況失常造成的，比如反應(yīng)器進(jìn)料流量的濃度偏離其正常或穩(wěn)定工作點(diǎn)。控制器故障大多由計(jì)算機(jī)硬件或軟件故障引起，可通過冗余設(shè)計(jì)等技術(shù)提高計(jì)算機(jī)穩(wěn)定性和網(wǎng)絡(luò)通訊質(zhì)量來避免。傳感器和執(zhí)行器故障指儀表的固定誤差、漂移或超限等。由于過程中很多儀表為自動(dòng)控制提供反饋信號(hào)或執(zhí)行調(diào)節(jié)動(dòng)作，因此這類儀表的故障常引起狀態(tài)變量偏離穩(wěn)定工況，可能導(dǎo)致控制系統(tǒng)失效，甚至釀成事故，必須盡早發(fā)現(xiàn)并處理。據(jù)統(tǒng)計(jì)，80%的控制系統(tǒng)失效起因于傳感器和執(zhí)行器的故障，是導(dǎo)致控制系統(tǒng)失效的主要原因。其他如偶然事件，過程噪聲和測(cè)量噪

5、聲等不屬于故障診斷的范疇。過程噪聲引起真實(shí)模型與預(yù)測(cè)模型的誤差測(cè)量噪聲則使測(cè)量變量帶有高頻組分。 2 基于方差分析的故障檢測(cè)方法 通過對(duì)大量的傳感器檢測(cè)儀表采集數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，各類正常運(yùn)行儀表的檢測(cè)數(shù)據(jù)具有很鮮明的統(tǒng)計(jì)特性，以熱電偶、熱電阻為代表的溫度信號(hào)，相對(duì)變化緩慢，波動(dòng)幅度較??；以差壓變送器為基礎(chǔ)的流量、差壓、液位信號(hào)，相對(duì)變化迅速，波動(dòng)幅度較大；其它分析儀表，如氧含量分析儀等，也具有特殊的脈動(dòng)規(guī)律。另一方面，對(duì)于同一儀表，當(dāng)運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)，其統(tǒng)計(jì)特性也將發(fā)生顯著的變化。上述現(xiàn)象給我們提供了一條很有啟發(fā)性的研究思路，通過對(duì)所采集的數(shù)據(jù)分析，提取如均值、方差等統(tǒng)計(jì)量，再對(duì)這些統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行

6、分析就可以獲取儀表的狀態(tài)信息。方差分析故障檢測(cè)方法完全基于儀表實(shí)時(shí)信號(hào)的差分時(shí)間序列，主要由三個(gè)步驟組成：（1）對(duì)原始時(shí)間序列進(jìn)行一階差分處理，并去除奇異點(diǎn)；（2）對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行方差估計(jì)，即提取儀表的波動(dòng)狀態(tài)信息；（3）根據(jù)由歷史故障數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)而來的方差統(tǒng)計(jì)量分類閥值，比較得到當(dāng)前的儀表狀態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的故障檢測(cè)。1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的相關(guān)性，并不滿足理想的正態(tài)分布。此外，既使是某些信號(hào)在穩(wěn)態(tài)情況下的變化近似滿足正態(tài)分布，由于實(shí)際工業(yè)過程具有很強(qiáng)的非線性與時(shí)變特性，其統(tǒng)計(jì)量也并不是一成不變的。還有，各種過程干擾與量測(cè)噪聲的存在，使得統(tǒng)計(jì)量的獲得并不簡單，因此，需要對(duì)原始工

7、業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，避免外部干擾對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。2）滑動(dòng)窗口方差估算：預(yù)處理后的有效數(shù)據(jù)序列樣本均值和樣本標(biāo)準(zhǔn)，由于絕大多數(shù)儀表在處于某一穩(wěn)態(tài)并無外部干擾時(shí)，其變化量均符合均值為零的正態(tài)分布，則得到變量在某一時(shí)刻的波動(dòng)量標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)值，樣本標(biāo)準(zhǔn)差反映了序列的波動(dòng)狀態(tài)，而對(duì)于大量正常數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析表明：樣本標(biāo)準(zhǔn)差大小直接反映了儀表的波動(dòng)范圍，也就是說，若標(biāo)準(zhǔn)差大小過大則表明序列方差變化劇烈儀表性能不穩(wěn)定，若標(biāo)準(zhǔn)差大小過小則序列方差變化劇烈儀表性能表現(xiàn)遲緩。儀表可能存在引壓管線堵塞、失靈等故障。因此， 標(biāo)準(zhǔn)差表征了變量在時(shí)刻的狀態(tài)，可以作為故障診斷的特征量。3）確定方差區(qū)間：對(duì)于任一正常運(yùn)行的儀表

8、，其滑動(dòng)窗內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)差都處于一定的正常波動(dòng)范圍內(nèi)。為此，本文引入方差區(qū)間的概念，對(duì)測(cè)量變量，設(shè)測(cè)量變量，設(shè)為其在正常波動(dòng)的方差變化區(qū)間。當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)差為變化區(qū)間時(shí)，則認(rèn)為該儀表在某一時(shí)刻運(yùn)行正常，反之，則認(rèn)為該儀表在該時(shí)刻運(yùn)行異常，繼而可進(jìn)行進(jìn)一步的故障類型診斷。不同儀表的方差波動(dòng)范圍，由于本身性質(zhì)、工藝條件、外部環(huán)境等因素的影響而互不相同。本文通過學(xué)習(xí)過程歷史正常數(shù)據(jù)來確定每個(gè)待診斷儀表的的正常方差區(qū)間的初值，設(shè)一組正常狀態(tài)的歷史數(shù)據(jù)及長度，及其時(shí)刻的標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)值，則其標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)間序列可以確定，并確定正常方差區(qū)間初值，在實(shí)時(shí)診斷過程中，為克服運(yùn)行過程，工藝條件大幅度變化對(duì)方差變化區(qū)間的影響，允許用戶特別是經(jīng)驗(yàn)豐富的儀表工程師對(duì)各儀表的診斷結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，并以此為標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整正常方差區(qū)間，以適應(yīng)工藝條件的變化。設(shè)定某一儀表的在當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)，則狀態(tài)判別函數(shù)可確定，為避免診斷結(jié)果不穩(wěn)定，判斷出當(dāng)前時(shí)刻的儀表狀態(tài)后，還需要對(duì)該儀表在這個(gè)采樣時(shí)間內(nèi)（如1小時(shí)）的狀態(tài)，序列進(jìn)行概率檢驗(yàn)，計(jì)算其故障發(fā)生的概率。 3 結(jié)論 本文在對(duì)大量真實(shí)的工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)儀表信號(hào)的波動(dòng)情況直接反映了儀表的工作狀態(tài)，可以作為故障診斷的特征量，由此提出了一種基于信號(hào)方差估計(jì)的快速故障診斷方法。該算法具有良好的工業(yè)應(yīng)用背