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1、流程工業(yè)的儀表快速故障檢測方法研究 摘 要通過分析工業(yè)實際儀表信號發(fā)現(xiàn),儀表信號的波動狀態(tài)能很好地表征儀表狀態(tài),由此提出了一種基于信號方差分析的快速儀表故障檢測算法,并在實際的工業(yè)數(shù)據(jù)上進行了仿真驗證。仿真結(jié)果表明,這種故障檢測方法能夠?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;檢測方差分析 中圖分類號:th86 文獻標識碼:a 文章編號:1009-914x(2017)06-0020-01 引言 隨著自動化水平的日益提高,現(xiàn)代化生產(chǎn)過程的控制系統(tǒng)規(guī)模不斷擴大,復(fù)雜性迅速增加,從而引起維修費用增加、停機損失巨大或事故
2、后果嚴重等問題。因此,傳統(tǒng)的參數(shù)報警和聯(lián)鎖保護系統(tǒng)已不能滿足現(xiàn)代化生產(chǎn)過程的需要,對于大型復(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,而故障檢測與診斷技術(shù)恰好為達到這一目標提供了一條有效的途徑。當前的故障診斷與檢測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確程度,在復(fù)雜、嚴重非線性以及強耦合的流程工業(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)驗和工藝知識可以利用的場合,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,通用性強,是目前故障診斷方法的研究重點。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,當需要檢測儀表數(shù)量較大時,難以滿足實時性的要求,所以在大規(guī)模工業(yè)過程上成功應(yīng)用的例子并不多。本文通過對實際工業(yè)過程儀表信號的分析發(fā)現(xiàn),儀表信號的波動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方差分析的快速儀表故障檢測算法。 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恢復(fù)的偏差。上圖為故障診斷系統(tǒng)的框架,顯示了一個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。過程故障指對象特性的劇烈變化,大多由設(shè)備硬件故障引起,如壓縮機或泵設(shè)備的聯(lián)鎖自保停機也可能是上況失常造成的,比如反應(yīng)器進料流量的濃度偏離其正?;蚍€(wěn)定工作點??刂破鞴收洗蠖嘤捎嬎銠C硬件或軟件故障引起,可通過冗余設(shè)計等技術(shù)提高計算機穩(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控制提供反饋信號或執(zhí)行調(diào)節(jié)動作,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,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,過程噪聲和測量噪
5、聲等不屬于故障診斷的范疇。過程噪聲引起真實模型與預(yù)測模型的誤差測量噪聲則使測量變量帶有高頻組分。 2 基于方差分析的故障檢測方法 通過對大量的傳感器檢測儀表采集數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn),各類正常運行儀表的檢測數(shù)據(jù)具有很鮮明的統(tǒng)計特性,以熱電偶、熱電阻為代表的溫度信號,相對變化緩慢,波動幅度較??;以差壓變送器為基礎(chǔ)的流量、差壓、液位信號,相對變化迅速,波動幅度較大;其它分析儀表,如氧含量分析儀等,也具有特殊的脈動規(guī)律。另一方面,對于同一儀表,當運行狀態(tài)發(fā)生變化時,其統(tǒng)計特性也將發(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,通過對所采集的數(shù)據(jù)分析,提取如均值、方差等統(tǒng)計量,再對這些統(tǒng)計量進行
6、分析就可以獲取儀表的狀態(tài)信息。方差分析故障檢測方法完全基于儀表實時信號的差分時間序列,主要由三個步驟組成:(1)對原始時間序列進行一階差分處理,并去除奇異點;(2)對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行方差估計,即提取儀表的波動狀態(tài)信息;(3)根據(jù)由歷史故障數(shù)據(jù)學習而來的方差統(tǒng)計量分類閥值,比較得到當前的儀表狀態(tài)信息,實現(xiàn)相應(yīng)的故障檢測。1)數(shù)據(jù)預(yù)處理:實際工業(yè)數(shù)據(jù)具有很強的相關(guān)性,并不滿足理想的正態(tài)分布。此外,既使是某些信號在穩(wěn)態(tài)情況下的變化近似滿足正態(tài)分布,由于實際工業(yè)過程具有很強的非線性與時變特性,其統(tǒng)計量也并不是一成不變的。還有,各種過程干擾與量測噪聲的存在,使得統(tǒng)計量的獲得并不簡單,因此,需要對原始工
7、業(yè)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,避免外部干擾對檢測結(jié)果的影響。2)滑動窗口方差估算:預(yù)處理后的有效數(shù)據(jù)序列樣本均值和樣本標準,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,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刻的波動量標準差的估計值,樣本標準差反映了序列的波動狀態(tài),而對于大量正常數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析表明:樣本標準差大小直接反映了儀表的波動范圍,也就是說,若標準差大小過大則表明序列方差變化劇烈儀表性能不穩(wěn)定,若標準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, 標準差表征了變量在時刻的狀態(tài),可以作為故障診斷的特征量。3)確定方差區(qū)間:對于任一正常運行的儀表
8、,其滑動窗內(nèi)的標準差都處于一定的正常波動范圍內(nèi)。為此,本文引入方差區(qū)間的概念,對測量變量,設(shè)測量變量,設(shè)為其在正常波動的方差變化區(qū)間。當標準差為變化區(qū)間時,則認為該儀表在某一時刻運行正常,反之,則認為該儀表在該時刻運行異常,繼而可進行進一步的故障類型診斷。不同儀表的方差波動范圍,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。本文通過學習過程歷史正常數(shù)據(jù)來確定每個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,及其時刻的標準差估計值,則其標準差時間序列可以確定,并確定正常方差區(qū)間初值,在實時診斷過程中,為克服運行過程,工藝條件大幅度變化對方差變化區(qū)間的影響,允許用戶特別是經(jīng)驗豐富的儀表工程師對各儀表的診斷結(jié)果進行評估,并以此為標準調(diào)整正常方差區(qū)間,以適應(yīng)工藝條件的變化。設(shè)定某一儀表的在當前時刻的狀態(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,判斷出當前時刻的儀表狀態(tài)后,還需要對該儀表在這個采樣時間內(nèi)(如1小時)的狀態(tài),序列進行概率檢驗,計算其故障發(fā)生的概率。 3 結(jié)論 本文在對大量真實的工業(yè)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)儀表信號的波動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方差估計的快速故障診斷方法。該算法具有良好的工業(yè)應(yīng)用背
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