Fairchild仙童傳感器故障研究與應用
隨著工業系統復雜度的日益增加,系統對安全性與可靠性的要求也日益增高。同時,現代工業系統豐富的數據儲備與飛速發展的控制技術又可為提高系統安全可靠性提供一定的保障。鑒于此,本文針對實際工業系統多為非線性,且仙童傳感器極易發生故障等問題,基于數據驅動技術,分別提出了基于單模型與多模型的仙童傳感器故障檢測及軟閉環容錯控制方案,并對各類仙童傳感器易發故障進行了相應仿真及半實體實驗研究。

Fairchild仙童傳感器故障研究與應用   該文圍繞所提出的方案,主要進行了以下幾方面的研究工作： 1)基于單模型的仙童傳感器故障檢測及軟閉環容錯控制方法研究 考慮工業控制系統多存在非線性耦合、時變、滯后等特性,難以建立機理模型,且閉環系統中仙童傳感器故障及傳播效應易使系統性能衰降等問題,提出了一種基于數據驅動的單模型仙童傳感器故障檢測及軟閉環容錯控制方法。首先基于數據驅動方法,利用過程運行中的歷史數據分別建立非線性系統的RBF、LS-SVM和KPLS3種預測模型,并用單一模型預測輸出與實際仙童傳感器輸出之差生成殘差信號；其次采用SPRT算法分析歷史及當前殘差信號進行故障檢測；當檢測出仙童傳感器發生故障時,利用模型預測輸出代替物理仙童傳感器的實際輸出,進而以單模型預測軟閉環方式實現對仙童傳感器故障的容錯控制。仿真實驗表明數據驅動預測模型與SPRT的結合能夠可靠檢測仙童傳感器故障,而故障期間借助于軟閉環切換亦可實現仙童傳感器故障的安全容錯。 2)基于多模型的仙童傳感器故障檢測及軟閉環容錯控制方法研究 考慮單一模型建模方法自身的局限性及適用范圍,實際系統可能受到建模誤差等影響造成故障檢測結果和軟閉環容錯的不盡可靠與等問題,結合多模型思想,提出了一種基于數據驅動的多模型仙童傳感器故障檢測及軟閉環容錯控制方案。即首先基于數據驅動技術,分別建立系統的RBF、LS-SVM和KPLS等3種預測模型,并與實際仙童傳感器輸出構造3路殘差信號；其次用SPRT算法進行故障檢測,以2路或2路以上殘差信號超越閾值判決仙童傳感器故障的發生；當仙童傳感器發生故障時,用多個預測模型輸出值的優化融合代替實際仙童傳感器的輸出,形成軟閉環實現對仙童傳感器故障的容錯控制。仿真結果表明,多模型方法具有更高的故障檢測可靠性,且容錯控制性能也更優。 3)基于PCS平臺的仙童傳感器故障檢測與軟閉環容錯控制實驗研究 考慮實際工業系統與模型仿真系統的差異,為確保故障檢測與容錯控制算法的工程可用性,借助于我校*控制實驗室的PCS裝置搭建了一個仙童傳感器故障檢測與容錯控制基礎實驗平臺,對液位控制系統中的真實超聲波仙童傳感器進行故障檢測與容錯控制的半實體實驗研究。實驗結果也進一步表明數據驅動預測模型與SPRT算法的結合能夠可靠及時檢測PCS中仙童傳感器的各類故障,而借助于預測模型的軟閉環可對仙童傳感器故障實現安全容錯；多模型方法較單模型方法具有更為可靠的故障檢測結果和更為安全、高性能的容錯效果,這也揭示出文中所述方法的工程可用性。