故障诊断技术的回顾与展望

故障诊断技术的回顾与展望报告人：彭涛2010年01月07日1.Introduction2.Someproblemsoffaultdiagnosistechnique3.Basicprinciplesmodel-basedFD4.knowledge-basedFaultDiagnosis5.Data-basedControl/DecisionMaking/FaultDiagnosis6.SomeworksandProspects◆OutlineofThisTalk◆故障诊断技术的回顾与展望系统庞大的规模与高度的复杂程度系统中出现的某些微小故障若不能及时检测并排除，就有可能造成整个系统的失效、瘫痪，甚至导致巨大的灾难性后果如何提高系统的安全性、可靠性，防止和杜绝影响系统正常运行的故障的发生和发展就成为一个重要的有待解决的问题提高系统安全性、可靠性的方法有多种，其中一个重要的方法就是采用故障检测与诊断技术1.Introduction故障诊断技术的回顾与展望故障包括两层含义：一是系统偏离正常功能。其形成原因主要是因为系统的工作条件（含零部件）不正常而产生的。通过参数调节，或修复零部件，又可恢复正常功能二是功能失效。是指系统连续偏离正常功能，且其程度不断加剧，使设备基本功能不能保证1.Introduction诊断技术可以说几乎是与机器的发明同时产生的本世纪60年代，起源于工业发达的欧美国家和亚洲的日本70年代中期进入蓬勃发展的阶段进入80年代以后，已经形成了集众多现代科学技术于一体的，一门既注重理论研究，又注重实际应用的新兴交叉学科1.Introduction2.1BasicconceptsoffaultdiagnosisTechnique2.2FaultsClassification2.3Basictasksoffaultdiagnosis2.4Performanceindices2.5Classificationoffaultdiagnosismethods2.SomeProblemsofFDTechnique故障诊断技术的回顾与展望故障(fault)：系统至少一个特性或参数出现较大偏差，超出了可接受的范围。此时系统的性能明显低于其正常水平，所以已难以完成其预期的功能失灵(malfunction)：在系统完成特定的任务时，出现了间断性的不规则现象失效(failure，又称严重故障)：是指系统连续偏离正常功能（由于故障），且其程度不断加剧，使系统持续丧失了完成给定任务的能力残差(residual)：故障指示器，由测量值与模型计算值的差得到征兆(symptom)：由故障引起的系统可观测的特性与其正常的特性相比所出现的异常变化2.1BasicConceptsofFaultDiagnosisTechnique2.SomeProblemsofFDTechnique监视(monitoring)：通过记录信息、识别与指示系统行为的异常现象，连续与实时地确定某一物理系统的运行状态。监控(supervision)：对物理系统进行监视，并且当他发生故障时采取适当的措施，以维持其运行。误报(falsealarm)：系统没有发生故障而报警。“误报率”是衡量故障诊断系统性能的基本指标之一漏报(missingalarm)：系统发生了故障而没有报警。“漏报率”是衡量故障诊断系统性能的又一个基本指标2.1BasicConceptsofFaultDiagnosisTechnique冗余（redundancy）：指系统里重复配置的一些部件（自动备援），即当某一部件（设备）发生损坏时,冗余配置的部件可以自动作为后备式部件替代故障部件（设备）的工作，由此减少系统的故障时间数据冗余（dateredundancy）：在一个数据集合中重复的数据，简单说就是多余的数据。如果数据丢失、出错、故障等可以用冗余恢复数据硬件冗余（hardwareredundancy）：用同样的硬件重构过程的元部件。特点是可靠性高、故障分离直接，但成本过高解析冗余(analyticalredundancy)：与硬件冗余相对应，指通过用解析方式表示的系统数学模型来产生冗余信号2.1BasicConceptsofFaultDiagnosisTechnique2.1BasicConceptsofFaultDiagnosisTechniqueComponent(hardware)Redundantcomponent0:fault=0:fault-freeFig.2.1Schematicdescriptionofthehardwareredundancyscheme如果过程元部件的输出不同于其硬件冗余的输出，则过程元部件被检测出有故障发生冗余信号的产生往往是成功实现故障诊断的一个关键2.2FaultClassification☆按照发生部位的不同可分为过程（元部件）故障(process/componentfaults)传感器故障(sensorfaults)执行器故障(actuatorfaults)☆按照时间特性的不同可分为突变故障(abruptfaults)缓变故障(incipientfaults)间隙故障(intermittentfaults)☆按照发生形式的不同可分为加性故障(additivefaults)乘性故障(multiplicativefaults)2.SomeProblemsofFDTechnique☆按照发生部位的不同划分过程故障（processfaults）：被控对象中的某些元部件甚至是子系统发生异常传感器故障（sensorfaults）：控制回路中用于检测被测量的传感器发生卡死、恒增益变化或恒偏差而不能准确获取被测量信息，具体表现为对象变量的测量值与其实际值之间的差别执行器故障（actuatorfaults）：控制回路中用于执行控制命令的执行器发生卡死、恒增益变化或恒偏差而不能正确执行控制命令，具体表现为执行器的输入命令和它的实际输出之间的差别2.2FaultClassification☆按照时间特性的不同划分突变故障(abruptfaults)：参数值突然出现很大偏差，事先不可监测和预测的故障缓变故障(incipientfaults)：又称为软故障，指参数随时间的推移和环境的变化而缓慢变化的故障间隙故障(intermittentfaults)：由于老化、容差不足或接触不良引起的时隐时现的故障2.2FaultClassification☆按照发生形式的不同划分加性故障(additivefault)：作用在系统上的未知输入，在系统正常运行时为零。它的出现会导致系统输出发生独立于已知输入的改变乘性故障(multiplicativefault)：系统的某些参数的变化。它们能引起系统输出的变化，这些变化同时也受已知输入的影响2.2FaultClassification2.3BasicTasksofFaultDiagnosis故障诊断是一门综合性技术，其研究涉及到多门学科，如控制理论（经典、现代、鲁棒、自适应）、可靠性理论、数理统计、模糊集理论、信息处理、模式识别人工智能等学科理论2.SomeProblemsofFDTechnique2.3BasicTasksofFaultDiagnosis故障建模（faultmodeling）故障检测（faultdetection）故障分离（faultisolation）故障识别（identification）故障诊断（diagnosis）故障检测与分离（识别）－－FDI故障检测与诊断－－FDD故障的评价与决策－－FED,FaultEvaluationandDecisionFig.2.2ThebasictasksofthesupervisionsystemEquipmentsandProcessSensorSensorSensor信号处理FaultDiagnosisEvaluationandDecisionSignalProcessingOutputSignalAcquisition2.3BasicTasksofFaultDiagnosis◆检测性能指标（DetectionPerformanceIndex）﹡早期检测的灵敏度﹡故障检测的及时性﹡故障的误报率和漏报率◆诊断性能指标（DiagnosisPerformanceIndex）﹡故障分离能力﹡故障辨识的准确性◆综合性能指标（ComprehensivePerformanceIndex）﹡鲁棒性﹡自适应能力﹡安全性﹡可靠性2.4PerformanceIndices2.SomeProblemsofFDTechnique2.SomeProblemsofFDTechnique2.5ClassificationofFaultDiagnosisMethods诊断方法的研究在于：寻找征兆与故障之间的有效对应关系最简单的故障检测方法就是所谓界限判别法也即判别两类过程状态(正常和异常状态)如使用一个传感器信号x，可按如下条件描述：如果x＜Hth，那么状态正常，否则状态异常2.5ClassificationofFaultDiagnosisMethods国际故障诊断权威，德国的P.M.Frank教授认为故障诊断方法可以分为※基于模型的方法(model-based)※基于知识的方法(knowledge-based)※基于信号处理的方法(Signal-processing-based)基于知识的方法基于解析模型的方法基于数据驱动的方法故障诊断方法基于症状的方法基于定性模型的方法专家系统方法模式识别方法神经网络方法模糊推理模式模式识别方法神经网络方法模糊推理模式最小二乘法滤波器方法参数估计方法基于观测器方法等价空间方法信号处理方法机器学习信息融合/粗糙集谱分析小波变换主元分析法Fisher判别分析法偏最小二乘方法神经网络有向图故障树支持向量机多元统计分析相关分析/子空间法3.1TheGeneralProcedureofModel-basedFD3.2ModelingofFaults3.3Observer-basedApproach3.4ParitySpaceApproach3.5ParameterEstimationApproach3BasicPrinciplesModel-basedFaultDiagnosis故障诊断技术的回顾与展望基本思想校验由相同的过程输入信号驱动的过程解析模型的输出与实际系统的测量输出之间的一致或不一致性3.1TheGeneralProcedureofModel-basedFD3BasicPrinciplesModel-basedFaultDiagnosis过程过程名义模型残差处理决策逻辑故障的知识过程输入过程输出残差生成残差评价残差故障诊断3.1TheGeneralProcedureofModel-basedFDFig.3.1Schematicdescriptionofthemodel-basedfaultdiagnosisscheme通常所采用的过程解析模型有两种不同的策略◆模拟名义的或无故障的特性模型(Nominalmodel/Fault-freemodel)◆对于某个特定的预知故障建立其故障特性模型(Faultymodel)3.1TheGeneralProcedureofModel-basedFDFD任务分两步完成残差（征兆）生成(Residual/SymptomGeneration)残差（征兆）评价(Residual/SymptomEvaluation)3.1TheGeneralProcedureofModel-basedFD基于解析模型的残差生成方法主要有三种基于观测器方法(Observer-based)等价空间方法(ParitySpace)（或奇偶方程、奇偶关系、奇偶空间）方法参数估计方法(ParameterEstimation)FDIA系统设计的关键抑制信号中不感兴趣部分而加强其中反映故障的部分，以区分故障与