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第二章基于系统的智能检测IntelligentDetectionTheoryandTechnology智能检测理论与技术第一章内容回顾一、智能检测的基本概念1.检测理论与技术的研究内容2.智能检测研究对象3.智能检测系统4.智能检测系统主要功能特点5.智能检测研究数学工具二、智能检测的发展第二章基于系统的智能检测基于系统的智能检测主要是通过对过程对象的机理分析,找出不可测主导变量与可测辅助变量之间的关系,从而实现参数的测量。基于系统的智能检测是工程界最容易接受的智能检测方法。第二章基于系统的智能检测一、系统的类别与模型1.系统的类别2.系统数学模型3.检测系统数学模型分类4.常用模型5.检测系统描述二、检测系统的模型1.静动态模型2.常用模型三、检测系统静态特性四、检测系统动态特性五、基于系统的智能检测2.1系统类别与模型1.系统类别第二章基于系统的智能检测系统参数对时间的变化规律分类定常系统:参量不随时间变化的系统。定常或定参量系统或参量时不变(非时变)系统,实际过程大多属于此类系统。具有激励和响应平移特性,只是时间延迟输出取决输入和初始条件;模拟定常系统用带系数线性微分方程表示,离散定常系统用带系数线性差分方程表示;因果系统,先激励后响应,又叫可实现系统。2.1系统类别与模型1.系统类别第二章基于系统的智能检测系统参数对时间的变化规律分类瞬态和动态系统瞬态系统:响应y=f(u),u=u(t),y和u只取决于t时刻的u,和其过去及未来值无关,无记忆系统。动态系统:系统在瞬时t的响应,由过去间隔[t-T,t]中的输入信号确定,和记忆有关,记忆系统;随机系统:系统参数变化没有规律,只能用概率统计方法进行分析处理。只在特定条件下对随机响应进行统计分析处理,采用相关分析,谱分析等方法。2.1系统类别与模型1.系统类别第二章基于系统的智能检测按系统的线性度分类线性系统:数学方程分类,采用线性的描述方程,否则为非线性。特征:输入f(t)增大a,输出y(t)也增大a,具有齐次性或比例性,可加性或叠加性;分解性:y(t)由f(t)和初始条件决定,即输出由两个分量组成)(0tx)()()(tytytyfx零状态线性响应+零输入线性响应。2.1系统类别与模型1.系统类别第二章基于系统的智能检测按参数分布分类集中参数系统:分布参数系统:按系统输入输出量分类单输入单输出系统多输入多输出系统系统变量和参数与空间位置无关。系统变量和参数是空间位置的函数。2.1系统类别与模型2.系统数学模型第二章基于系统的智能检测数学模型模型:对系统特征及其变化规律的一种表示或抽象,常采用对所要研究的那些特点的特征量进行抽象。数学模型:采用数学描述形成对某个系统所建立的模型,可定义为一个被模型化的系统中的各个有关变量之间的关系所构成的数学结构。代数方程、微分方程、差分方程、偏微分方程2.1系统类别与模型2.系统数学模型第二章基于系统的智能检测建立系统的数学模型演绎分析法:由已有的关于系统的知识,采用演译分析方法来建立数学模型,即利用专门学科领域提出的物质和能量的守恒性及连续性原理和系统结构参数,推导描述系统的数学模型。代数方程、微分方程、差分方程、偏微分方程总结归纳法:对一个已经存在的系统观察,测量所得到的大量输入输出数据,推断出被测系统的数学模型。2.1系统类别与模型2.系统数学模型第二章基于系统的智能检测建立系统的数学模型总结归纳法:对一个已经存在的系统观察,测量所得到的大量输入输出数据,推断出被测系统的数学模型。该方法基本依据:在一定的输入激励条件下,系统的动态特性必然体现在它的输入输出数据中,这种应用实验方法取得观察数据来建立数学模型的方法称为系统辩识。实际中,两种方法结合建模,混合建模方法。2.1系统类别与模型2.系统数学模型第二章基于系统的智能检测建立系统的数学模型混合建模方法输入输出数据带参数的机理模型软测量混合模型机理方法进行机理分析统计方法进行参数辨识输入输出数据机理模型软测量混合模型机理方法进行机理分析补偿器统计方法进行补偿串行建模方式并行建模方式2.1系统类别与模型2.系统数学模型第二章基于系统的智能检测说明由演绎法建立的数学模型是系统模型化问题的唯一解。归纳法能满足观测到的输入输出数据关系的系统模型有无穷多个,需引入附加的假设和约束,从无穷多个可能的模型中找出合适的模型。2.1系统类别与模型2.系统数学模型第二章基于系统的智能检测说明混合建模的优点在于能充分利用多种方法的优势,取长补短,以更好地满足软测量建模的精度要求,同时,在混合模型中利用多种模型,也有助于多种模式信息的有效利用。各种混合模型主要是通过利用数据驱动黑箱模型进行机理模型的参数辨识或对模型结果进行简单补偿的方法进行不易测量参量的在线检测,这些方法并没有考虑系统噪声和未建模误差对系统状态的影响,所建立混合模型适用性较差,缺乏可实施性。2.1系统类别与模型3.检测系统数学模型分类第二章基于系统的智能检测静态模型和动态模型连续时间模型和离散时间模型时间域模型和频率域模型线性模型和非线性模型时变模型和时不变模型集中参数模型和分布参数模型2.1系统类别与模型4.常用模型第二章基于系统的智能检测线性模型和非线性模型系统输入输出关系可用微分方程来描述:系统输入量x(t),输出量y(t),ai,bi不是x,y及其导数的函数,为线性ai,bi是常数,系统为线性时不变,如为时间的函数,则系统为线性时变。线性、非线性模型由系统特征决定,与表示方法无关。xbdtdxbdtxdbyadtdyadtydannnnnn01012.1系统类别与模型4.常用模型第二章基于系统的智能检测参数模型和非参数模型参数模型:由微分方程、差分方程、频率响应函数或传递函数等的结构参数个数及它们的数值来描述。非参数模型:由曲线图或一组采样值来表示,如冲击响应、阶跃响应、频率响应等。2.1系统类别与模型4.常用模型第二章基于系统的智能检测确定型模型和随机模型确定型模型:在数学描述中,没有引入随机变量的模型,即系统的各个变量和参数的值都是确定型的,在一定输入下,模型的输出端具有确定的响应。确定信号的特点是可预见的,可重复的。随机模型:在数学描述中,引入随机变量的模型,即只知道随机变量的取值概率,不知其确定数值,随机型数学模型的输出响应也不是一个确切的值。2.1系统类别与模型4.常用模型第二章基于系统的智能检测连续系统模型和离散系统模型连续系统模型:微分方程、传递函数、连续状态空间模型。离散系统模型:差分方程、离散传递函数,离散状态空间。2.1系统类别与模型5.检测系统描述第二章基于系统的智能检测描述方法末端描述法:输入输出描述内部描述法:状态空间描述输入输出描述确定输入输出关系,微分方程和传递函数。少数输出变量时使用,复杂系统需可观测、可控时,不适合用此法。2.1系统类别与模型5.检测系统描述第二章基于系统的智能检测状态空间描述:由状态变量描述。确定状态变量的时间特性;由已知状态变量特性确定所需要输出量,状态方程和输出方程。TnTnTnffffuuuUxxxXtUXfX),,(),,(),,(),,(212121TkTkyyyYtUXY),,(),,(),,(2121状态方程输出方程2.1系统类别与模型5.检测系统描述第二章基于系统的智能检测连续线性时不变系统数学模型确定型系统外部描述该激励函数u=u(t),响应函数y=y(t)。ubdtdxbdtxdbyadtdyadtydammnnnn01012.1系统类别与模型5.检测系统描述第二章基于系统的智能检测连续线性时不变系统数学模型确定型系统内部描述N个状态变量,x1,…,xn,输入量u1,…,um,输出量y1,…,yk。.,...,2,1;1,2,1,011111111kjniududxcxcyububxaxaxmjmjnjnjjmimininii2.1系统类别与模型5.检测系统描述第二章基于系统的智能检测连续线性时不变系统数学模型确定型系统内部描述TmTnTnuuUxxXxxXUtBXtAX)()()()()(111,,,,,,TmTnTkuuUxxXyyYUtDXtCY)()()()()(111,,,,,,2.1系统类别与模型5.检测系统描述第二章基于系统的智能检测连续线性时不变系统数学模型确定型系统内部描述D(t)C(t)dtB(t)A(t)UYX++++X•2.2检测系统的模型1.静动态模型第二章基于系统的智能检测静态模型表示输出和输入的稳态关系来描述系统,一般采用最小二乘方法得到。动态模型表示输出与输入随时间变化的关系式,根据质量、能量、动量守恒定律并结合实际物理过程得到。2.2检测系统的模型2.常用模型第二章基于系统的智能检测零阶系统数学模型运动质量和阻尼可忽略,微分方程系数均为零。)()(00txbtya00)()(abktkxty静态灵敏度或增益2.2检测系统的模型2.常用模型第二章基于系统的智能检测零阶系统数学模型特点输出量跟踪输入量变化变化比例不变;无失真和延迟;运动质量和阻尼可忽略不计的装置与系统。适用装置与系统位移电位器、电容传感器、电子示波器。2.2检测系统的模型2.常用模型第二章基于系统的智能检测一阶系统数学模型运动质量和阻尼不可忽略静态灵敏度或增益k系统时间常数)()()(001txbtyatya0100,)()()(aaabktkxtyty2.2检测系统的模型2.常用模型第二章基于系统的智能检测一阶系统数学模型特点有惯性、滞后;运动质量和阻尼不可忽略不计的装置与系统。适用装置与系统检测系统中质量不大、运动惯量小的装置或系统。液位温度计、双金属片热敏元件、应变片、细裸露热电偶、细铠装热电偶。2.2检测系统的模型2.常用模型第二章基于系统的智能检测二阶系统数学模型时间常数、阻尼、质量和加速度较大。)()()()(0012txbtyatyatya202010022/,2,)()()(2)(aaaaaabktkxtytytynnnn下式其归一化形式,其中k为增益,为系统的阻尼比,为系统固有频率。n2.2检测系统的模型2.常用模型第二章基于系统的智能检测二阶系统数学模型特点有惯性、滞后;运动质量和阻尼较大的装置与系统。适用装置与系统检测系统中质量和阻尼较大的装置或系统。大多数常用传感器:压电传感器、动圈仪表、惯性元件、弹性元件、保护套热电偶。2.3检测系统静态特性1.检测系统静态特性第二章基于系统的智能检测静态特性静态特性又称“刻度特性”、“标准曲线”或者“校准曲线”。它是当被测对象处于静态,即输入为不随时间变化的恒定信号时,测量系统输入与输出之间呈现的关系:00bytxtSxtorySxa2012ySSxSx2.3检测系统静态特性1.检测系统静态特性第二章基于系统的智能检测质量指标精度系统的精度反映测试结果与真值的接近程度,与误差大小相对应。真值来源为理论计算值、标准测量值或约定值等。精度可分为精密度、正确度和准确度(精确度)。测量值概率分布真值精密度高正确度高正确度高精密度低精密度高正确度低精密度低正确度低准确度最高准确度最低2.3检测系统静态特性1.检测系统静态特性第二章基于系统的智能检测质量指标测量范围:是指测试装置能正常测量最小输入量和最大输入量之间的范围。分辨力:指能引起输出量发生变化时输入量的最小变化量。表明测试装置分辨输入量微小变化的能力。分辨率:分辨力与整个测量
本文标题:智能检测理论与技术
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