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检测控制器输出信号奇异值的方法
作者:管理员    发布于:2014-12-04 14:47:41    文字:【】【】【

  在故障检测方面,针对闭环的特点,提出了检测控制器输出信号奇异值的方法,利用小波变换,能有效地检测小故障。在故障分离方面,重新讨论了鲁棒观测器,通过把状态变量进行分类,提出了一种简单的故障分离方法。通过分析所提出的方法的限制条件,从而能有效地指导输出信号的选取,以利于故障的分离。计算机仿真结果验证了所提出的方法的有效性。

  近年来,故障诊断技术得到了突飞猛进的发展。尤其是引入了智能方法后,故障诊断技术在非线性系统方面也取得了很多成果。然而,关于闭环系统的故障诊断还不多见。近二十年来关于闭环下故障诊断的文章只有二十来篇,而每年关于开环系统故障诊断的论文就有上千篇。

  闭环系统与开环系统相比,有两个重要的区别一是输出通道的噪声通过反馈通道与系统输入信号相关二是闭环反馈抑制了系统的小故障。前者主要影响到系统的辨识,即系统的模型未知时,闭环辨识与开环辨识相比有很大的不同。后者主要影响检测初始故障,因为闭环本身就是为了抑制扰动而设计的,它将输出值限定在设定值附近。

  本文将讨论系统模型己知情况下的故障诊断,所以将不考虑点,仅从第二点出发,来考虑闭环系统的故障检测与分离。首先是解决小故障的检测问题,接着分析故障的分离。文中不仅提出了一种新的简单的鲁棒观测器的设计方案,还分析了其中的各种限制条件,对我们选取输出量有一定的指导意义。闭环系统的故障检测在系统稳定运行时,由于设定值不变,被控量因反馈作用被限定在设定值附近,只会因噪声的影响而略有波动。

  当系统前向通道出现故障时,尤其是小的故障,将会被反馈作用所抑制,在被控量中体现不出来。但是,只要故障一直存在,控制器就必须维持一个输出来补偿故障引起的被控量的变化。因此,控制器的输出可用来检测闭环故障。尽管由于系统大的增益使得比较小,但是现代成熟的信号处理技术能够检测到细微的信号变化。我们考虑用信号的小波变换来检测控制信号的变化。

  信号的小波变换等价为先对信号进行低通滤波,然后求导,其极值点对应于平滑后的拐点,由此可以检测信号的边缘。在此基础上,我们可以估计出故障发生的时间。当除去设定值变化时引起的的变化外,剩下的极值对应于故障因此,对于恒定设定值系统和随动系统都是适用的。小波变换对噪声的强的抑制作用和对信号变化的灵敏性我们在后面还要涉及到。当闭环时,一其中为设定值。那么原系统成为一显然,闭环与开环具有相同的形式,所以,可以用开环系统下故障分离的各种方法。但是系统不仅包含了正向通道的故障,还引进了反馈通道的故障。

  为了便于故障分离,应该用系统进行分析。如此选取的另一个原因正如第二部分中分析的那样,尽管由于反馈被钳制,但的变化是对故障的反映,中因引入反馈矩阵,削弱了故障的影响。因此,基于闭环下故障的分离与开环系统是一样的。在众多的故障分离方法中,基于鲁棒观测器的方出了很好的结果。然而并没有考虑噪声的影响和这种方法的可分离条件。

  我们将从另一个角度出发,重新讨论鲁棒观测器的方法,不仅考虑噪声的影响和可分离条件,而且给出一种简洁的鲁棒观测器设计方法。鲁棒观测器方法的基本思想是通过抑制其他故障对系统的影响反过来突出该故障的影响,从而确定该故障是否发生。现在的目的也就是要通过残差将各个几分开考虑到噪声的影响,我们选用具有小方差估计性能的卡尔曼滤波器进行状态估计,易受噪声影响的函数观测器。

  为了后面讨论方便,首先根据矩阵将所有状态分类。类是可测状态,记为几,即日非奇异阵使得矩阵的第行有且仅有一个非零元素,则任第二类是不可由输出量线性组合得到但又影响输出量的状态,记为即十为增益矩阵,河北压滤机与噪声性能和状态协方差阵以及矩阵有关,其作用是使估计状态的协方差阵小。当某一或某些状态出现故障时,增益矩阵会将这些故障按照估计状态的协方差阵小的原则分摊到各个状态上。如果只有类状态,即矩阵C为可逆阵,则增益矩阵将输出信号的一步预测误差大程度的还原为对应状态的误差。此时,出现的故障再传播到其它状态中去是相当小的,大约与噪声水平相当。

  如果还有第二类状态,则表明增益矩阵的信息不完全,将输出信号的一步预测误差还原为对应状态的误差的能力更弱,某一故障可能影响的别的状态的残差,其大小可以观测到。但通过阂值的调节,仍有可能分离故障,只是其分离效果不如前者。但是对于第三类状态,由于其信息不包含在中,故其故障要传播到二类状态后,才可能被分离,只是分离效果更差,要求噪声很小。大量的仿真实验也证实了这一点。所以,对于第三类状态对应的故障,可以通过二类状态的残差组合来估计。这时,我们需要考虑矩阵的情况。

  先说明如果矩阵中的元素笋则表示状态毛通过与状态相关。首先,考虑类状态。接着讨论第二类状态的故障分离情况。其分离是有条件的。如C则和对应的故障是不可分离的。

  同前一类讨论一样,暂不考虑第三类状态的影响。考虑原输出方程将中属于和第三类的状态量以及它们在矩阵中对应的列删去,再将此时C中的全零行及其对应的输出元素删去,得到第二类状态变量与输出量的关系,又了一了有个输出量和个状态量。

  由结论知个输出量可以构造出对一个状态鲁棒的观测器即残差序列则一共有C丁一,个。于是,得到这个状态故障可分离的条件是日非奇异阵可以是不同的使得矩阵EC的行中能出现由个零在不同位置的一个组合。由于此类状态不可测,则它的故障必须通过前两种状态来判断。由于按照矩阵中对应的元素为比例将故障传播给可测量,我们就利用这些量的残差来反映不可测状态的故障。

  由于我们在计算当前时刻信号的小波变换值时,需要利用此后的巧个样本点,再考虑到采样周期为秒,所以故障在秒时被检测出来。后考虑几还与任相关的情况,由于此时信息不够,总是不可能同时将和的故障以及它们的故障的组合分离开来。可以看出,噪声对于类状态的故障分离影响较小,因此,可以用此方法分离出噪声级别的小故障。但是第三类状态的故障受噪声影响大,只有在小噪声下,才容易分离。

  结论从前面的分析可以看到,在故障检测方面,由于针对闭环的特点,提出了检测控制器输出信号奇异值的方法,利用小波变换,能有效的抑制噪声,检测到小故障。在故障分离方面,即使系统完全可观,但是由于实际情况下输出信号数目的限制,一般不可能直接观测带每个状态,所以其元部件故障的分离是有条件的。

  我们将状态分类,分类重新讨论了鲁棒观测器,重点在于针对不同类的状态应用不同的设计方法,从而提出了一种简单的设计方法,并分析了其应用的限制条件,从而能有效的指导输出信号的选取,以利于故障的分离一表现在的故障影响到了凡,使得也有了微小的变化,但是通过选择阂值,仍可以分离出故障,只是效果可能不如类状态变量。

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