论文研究-多模型传感器故障软闭环容错控制研究.pdf

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针对一类非线性系统建立精确机理模型困难、且仅用单一模型进行故障检测与容错不甚可靠等问题,提出一种基于数据驱动的多模型传感器故障软闭环容错控制方法,并对非线性系统中卡死、恒增益、恒偏差等常见传感器故障进行了研究。首先采用历史数据建立了系统的RBF神经网络、最小二乘支持向量机和核部分最小二乘三种预测模型,并基于序贯概率比检验算法同时以多个模型产生的残差对传感器进行故障检测;当检测出传感器发生故障时,则用系统多个预测模型的融合值代替传感器的输出,从而以软闭环方式实现对传感器故障的容错控制。最后将所提出的方法应用于一阶水箱液位控制系统,实验结果表明多残差与序贯概率比检验算法的结合能够可靠诊断传感器故障
第2期 李炜,等:多模型传感器故障软闬环容错控訇硏究 449 (6)计算其均方根误差RMSE和最大绝对误差MAXE。 对数似然比λ在递推过程中,当H为真时会附加一项负 值,当H1为真时附加一项正值,这样A可能为负。当故障发 RMSE (h)-y(k))2 生时,必须积累一段正值项,能使λ变正而达到门限值hT MAXE -, (h)-y(h) (6)(H1)造成检测延迟。为了消除检测延迟,需用补偿方法对式 1.2.2残差生成与故障检测 (9)所表示的判决函数λ进行修正1,修正后的判决函数为 A(k)A(k)≥0 基于残差信号进行传感器故障检测时,首先利用多个模型 A()= (11 预测输出与实际测呈输出进行比较,获取多路残差信号r,(k) 监控A(k)的变化,若A“(k)≥nT(H1),认为传感器发 理想情况下,没有建模误差和扰动等不确定因素影响,1(k)是生故障。对多模型预测下的多路残差信号r:(k)同时进行 一个零均值的白噪声序列;当传感器发生故障,残差均值会发 SPR检验。为确保故障检测的可靠性,这里采用3决2的判 生变化,不再为零。考虑单样本进行故障检测可靠性较低,滑决原则,即当两路或两路以上残差信号同时被检测到发生故 动数据窗太多样本检验会产生较大时延,本文采用序贯概率比 障,则判定传感器发生故障 检验( sequential probability ratio test,SPT)方法,此法不预先规 定观测样本群的数闬,而是在检验过程中不断增加数据,待预 1.3反馈切换与软闭环容错控制 定的漏报率和误报率都达到要求时停止检验16,在确保低误 当故障检测与判决机制判断出传感器发生故障后,首先应 报、漏报率的前提下,能够可靠检测且所需样本最少。故障检屏蔽故障传感器的信号,其次用软传感器预测输出代替实际传 测与判决机制结构图如图2所示 感器输岀实现软闭环反馈控制;待故障排除,再将实际传感器 传感器H) 的输出恢复为反馈信号送至闭环控制系统。因此,可靠且高精 度的传感器输出预测值获取是安全、高性能容错的关键。 RFW此()+r1(6) 这里釆用多路预测加权融合的方法,即对三路残差信号 r(k)中两路或两路以上检测到传感器巳发生故障的对应模型 u(h)J 预测输出(k),加权融合后作为软闭坏反馈信号。软闭环反 SVM r:(k) SPRT算法 馈信号可表述为 (12) r2() KPLS 其中:N可以为2或3,表示有两路或三路残差信号越限;y:(k) 图2多模型传感器故障检测与判决机制结构图 表示第讠路已检测岀故障的对应系统模型预测输岀;a;表示第 鈊(为式(1)-(3)获得的系统预測模型输出,与物理传i种模型預测输出对应的权系数,该系数可利用二次函数优化 感器在k时刻的实际输出y(k)分别产生三路残差信号r;(k) 确定。 y(k)-y(k)。 由于三路残差信号n(k)采用SPRT算法判断的原理相2仿真研究 同,为描述方便,这里略去残差下标i,以一路残差信号r(k)为 例,其原理如下:假设m维残差序列r=r,n,…,服从正21模型建立 态分布Nn(,σ),其概率分布密度为 这里以德国 FESTO公司过程控制系统实验装置的液位控 f(r,) (-6)o-1(r-0)(7)制单元作为实验对象。该液位控制系统受到水泵震动、各环节 的非线性特性及网络传输时延、外部干扰等不确定囚素的影 考虑如下假设检验模型 响,系统具有一定的时滞、非线性特性。这里采用1.2.1节中 Hn:rn~Nn(0,1),系统正常; 基于数据的方法建立系统预测模型。 H1:rn~Nn(B0,1),60≠0,系统故障。 水箱液位高度作为预测的目标变量,数据通过s7-300米 建立k时刻的对效似然概率比判决函数为 集后,可基于OPC技术直接在 MATLAB中读取。日标变量预 f(r(j),O0) A(k)=∑ln 1f(r(j),0)=1 ∑r()0-G (8)测值和输入变量之间的关系可由下式描述: y(k)=f(u(k),y(k-1) (13 由式(8)可推导出判决函数A的递推公式为 首先,诜取液位高度H=100mm为稳态工作点,待系统稳 A(h)=A(k-1)+()-2 定后加入10%的阶跃信号,采集液位变化量和电动调节阀的 令P表示允许的误报警概率,即H1成立反而被否定的开度信号(采样周期rs=0.5s),进行预处理后以1200组数据 概率;P表示允许的漏报警概率,即H1成立反而接收H的概作为训练集,188组数据作为测试集,分别建立系统的RBF 率。SPRT检验门限为 NN、LSsⅤⅥ和KPLS三种预测模型。其中, RBF-NN结构为 PM-T(H1)=PK T(H0)=1-Ps 1-P 3×10×1、训练目标为1×10-12; LS-SVM和KPLS均采用RBF (10) 核函数,b=0.0103,a=97,a=4.5经测试样本集测试后,图 确定判决函数λ和检验门限值h7(l)、m7(m1)后,根3与表1给出了三种模型的预测效果及精度评价结果 据如下规则作出判决:A(k)≤hT(H),接受H,k时刻之前 从图3和表I可以看出,三种预测模型均有较好的预测精 系统正常;A(h)≥lnT(H1),接受H1,k时刻系统发生故障;n度,能够满足水箱液位的测量精度要求,而KPS的预测效果 7(H)≤A(k)≤lnr(H1),增加样本继续检验。 更优。 450 计算机应用研究 第32卷 112 出故障指示量0。 110 日108 表3不同故障情形下的残差均值 模式模型类型 均值 模式模型类型均值 东夜位测量 RBF-NN 0.0032 RBF-NN100.2176 坐102 正常SSVM-0.005‖恒增益 KPLS 0.0848 KPLS 100.1323 20160200 采样点数个 RBF-NN 9.7843 RBF-NN 0.501 9 图3二种预测模型比较 死SswM9.780 恒偏差 LS-SVM 0.4982 9.6971 KPLS 0.4147 表1不同模型下的预测精度评价 10 性能指标 模型类型 MAXF RMSF RBF-NN 7.6438×10-5 0.0036 伥 86420 障指示量 9.4098×10-60.0021 故降指示量 2.果36×1(-6 0.00I3 010015020025030035040 050100150200250300350400 2.2多模型传慼器故障检测与软闭环容错控制 样本点数/个 样本点数/个 图4卡死故障残差与故障图5恒增益故障残差与故障 2.2.1恃感器故障描述 检测图A=10) 检测图(=2) 在闭环控制系统中,传感器故障作为输出型故障,常见的 由此可知,本文设计的数据驱动多模型传感器故障检测与 几种故障具体表现如表2所示。 判决机制,可安仝、及时、可靠地检测并判决传感器的各类故障。 表2传感器故章类型 2)不同故障情形下软闭环容错效果验证 故障描述 为验证软闭环容错控制方案的有效性,针对图4~6中三 故障类型 数学表达式 施加仿真信号 类传感器障,当故障检测与判决机制指示传感器发生故障 f1:卡死 r(le)=A 恒定阶跃信号 时,取越限残差信号对应的模型预测输出加权融合后进行软闭 /2:恒增益 y(k)=By (A 斜坡信号 偏差y(k)-(h)+△ 环容错控制。三种预测模型优化后的权系数分别为a1= 石定阶跃 其中:y()表示枚障情况下传感器的实际输出,y(k)表示正常 0.2496,a2=0.4167,a3=0.33,软闭环容错控制效果如图7 9所示。由图7~9可以看出,针对前述三种传感器故障,当故 情况下传感器的实际输出;A、△为恒定的常数,B是一个比例 障检测与判决机制在第160个样本点处指示传感器发生故障 系数。 吋,物理传感器输岀已偏离实际系统的输岀,但借助于软F环 2.2.2传感器故障检测与软闭环容错控制仿真 切换将三烙越限残差信弓对应系统模型的预测输出加权融合 为验证本文所述方法能够快速可靠地检测传感器故障,且 在故障发生后貝有一定的容错能力,以下分别针对表2中的卡 值x(k)作为系统反馈信号,在原PD控制器作用下系统输出 死、恒增益、恒偏差三种传感器易发故障,在 MATLAB R2010b 仍保持在100±0.2mm,且无明显切换抖动;在第318个样本 环境卜进行仿真研究。文中控制器采用常烑PD控制算法,参 点处故障排除,系统恢复正常,又将传感器的实际输出切换至 数优化整定结果为Kp=5,K1=0.034 系统反馈信号送至控制器。 6 1)不同故障情形下故障检测与判决 针对前述三种不同传感器故障分别获取三路残差信号 战障治云量 感器实际输出 软汪环容输出 r;(k),基于SPRT算法同时进行故障检测。取误报率P 湘 終 预测缩出 0.1、漏报率P=0.1,则统计量A“(k)的故障检测阈倌IT (H1)=2.197。山实际响应曲线图3可知,系统加入阶跃信号 b500150200250300350400050100150200250300350400 样本点数八个 样本点数/个 后上升时间约为25s,期间为输人突变阶段,较难确保障诊 图6恒偏差故障残差与故障图7卡死故障下软闭环 断的可靠性,不宜进行故障诊断。假设系统此阶段运行正常, 检测图(△40.5) 容错效果验证 暂不启动故障检测与判决机制,在25s后再启动。 伶感器卖标艳 估排实际输出 实验中设计在t=0时刻对系统施加100mm的阶跃输入 100 并在第160个样本点(t=80s)处发生故障,在第318个样本点 下容臂输出 环容错出 (t=159)处排除故障系统恢复正常。不同故障下的残差均值0 蒸型顶测山 坎团环切换 50模型预测验出 教闭环 如表3所示,残差曲线和故障检测与判决指示如图4~6所示。 由图4~6及表3可以看出,系统刚启动时,因施加阶跃输 100150200250300350400 50100150200250300350400 样本点数个 样本点数/个 入信号虽有较大残差,但在前25s內未启动故障检测与判决 图8恒增益故障下软闭环 图9恒偏差故障软闭环 机制,因而放障揞示此间传感器并未发生故障;待系统稳定运 容错效果验证 容错效果验证 行后,在第160个样本点处对于卡死(图4)、恒增益(图5)、恒 由此可见,通过文中快速、可靠的软闭环切换,无论传感器 偏差(图6)一种故障,残差信号的均值均发生相应变化.SPRT是否发生故障,系统均可以按照期望的性能运行,防止由于故 统汁量λ(κ)也超过故障检验门限侑hr(H1),而且三路残障在闭环系统中传播使系统性能下降,确保闭环控制系统长期 差信号均检测到故障,判决传感器发生故障,输岀故障指示量稳定地安仝运行。特别是由于采用多个模型的预测值融合作 5;在第318个样夲点处系统恢复正常,残差均值接近为0,为反馈信号进行软刁环容错,使得容铓性能得到了倮证。 λ(k)低于枚障检验门限值,则认为传感器没有发生故障,输 (下转第460页) 460 计算机应用研究 第32卷 利性越来越强时,参与协同采购成功联盟的采购越来越少。采参考文献: 购企业自利性逐渐增强意味着企业渴望独立发展和追求自身[1黎继子,刘春玲,常亚平,等。集群式供应链组织续行与物流园区 利益的欲望越来越强烈,然而加入办同采购联盟限制了其对自 发展的祸合分析——以苏州Ⅲ产业集群为例[J.中国软科学 身利益追求的能力发展。基于此,企业协同采购的意愿将越来 200616(1):108-116 越低。 [2ˉ蒋建华,邱建林.战略采购影昫因素的理论分析与实证研究[J]. 经济论坛,2006(18):55-5 80 60 一协问采购 50 [3ˉ汪漩,仲伟俊,梅妹娥.电子商务环境下合作采购效益分析[J,中 国管理科学,2005,13(8):56-62 [4 MEDLIN C J, AURIFEILLE J M, QUESTER P G A collaborative in 309 将20◆ ‖协同采 erest model of relational coordination and empirical results[ J]. Jour- K∞%60650758085909582025030350404505055[5:张军计算实睑在社会科学研究中的作用[J].实验室研究与探 nal of Business Research, 2005(58): 214-222 采购企业自利性 图4采购企业密度增加时不同图5企业自利性增加时不同 索,2009,28(6):75-78,90 来购策略下的企业数量百分比 来购策略下的企业数量 [6李迁,丁翔.基于计算实验的供应链联盟形成机制研究[J].管理 学报,2013,10(7):1060-1064 4结束语 「7李真,孟庆峰,盛昭翰.考虑公平关切的工斯优亿收益共亨谈判 「J1.系统工程理论与实践,2013,33(1):82-91 本文釆用计算实验方法模拟协同采购的形成过程,重点研「8王杨基于ACF的集群式供应链复杂性分析方法研究「D1.焦 究了市场需求、采购企业密度、采购企业自利性这三个因索对 作:河南理工大学,2013 企业协同采购策略选择的影响。实验结果表明,随着市场需求[9.张维勇,梅勃,钱军,等基于多智能代理的供应链仿真模型的构 的逐渐増加,企业选择协同采购策略的意愿逐渐降低,当市场 建「J1.计算机应用,2007,27(51).99-101 需求增加到一定临界值时,系统达到稳定状态,釆购企业的协[10]舒彤.供应链协同的供应商选择与销售预测[D].长沙:湖南大 学,2008 同采购策略变化的频率很低;随着市场需求波动程度的增强,[11徐航天,企业密度、集娶效应与选择效应—一以我目纷织业为例 企业选择协同采购策略的意愿逐渐增加,且波动程度越强,企 [J].技术经济,2011l,30(9):58-63 业冼择协同采购策略的时间越早。随着采购企业密度的逐渐12】方美珙,张树人复杂系统建模与仿真[M].北京:宀国人民大学 增加,越来越多的采购企业选择协同采购策略。随着采购企 出版社,2011 [13]徐国志.系统科学[M].上海:上海科技教育出版社,200 自利性的增加,越来越多的个业放齐协同采购策略。其实验结 [ 14] CAMERER C, HO H. Experience-weighted attraction learning in not 果对集群式供应链的管理具有一定的借鉴意义。 mal form games[ J]. Econometrica, 1999(67): 837-874 (上接第450页) 动化学报,2009,35(6):650-661 [5]宋玉琴,章卫国.基于RBF神经网络观测器飞控系统故障诊断 3结束语 [J].计算杌仿真,2010,27(3):1005-1008 [6. YI Yao-jun. The researth (n sensr faull diagnosis based un the SVw 本文针对一类非线性系统中卡死、恒增益、恒偏差三种常 prediction model[ C //Proc of Cross Strait Quad- Regional Radio 见传感器故障,综合考虑了非线性系统较难建立精确机理模 Science and Wireless Technology Conference 2011: 990-992 型,且仅用单模型进行故障检测与容锖不甚可靠等问题,研[7]李学军,李平,蒋玲莉基于异类信息特征融合的异步电机故障诊 究了一种数据驱动多模型传感器故障检测与软闭环容错控制 断「J.仪器仪表学报,2013,34(1):;227-233. [8 WAN Yi-ming, YE Hao Data-driven diagnosis of ensor prceision 方法。首先基于历史数据建立了系统的多个非线性预测模型, degradation in the prcsencc of control [J] Journal of Process Con 并由此与实际传感器输出产生多路残差信号,进而采用SPRT trol,2012,22(1):26-40 算法进行故障检测与3决2判决,确保了故障检测的可靠性;[9」 SOURANDER M, VERMASVUORI M, SAUTER D. Fault tolerant 当检测到传感器发生改障时,设计了以系统多个模型预测值的 onlrol for a dearon al isalion prn ess_J] Journal of Process con- 优化融合代替物理传感器的输出形成软闭环的容锖控制系统 trol,2009,19(7):1091-1102 防止了故障在闭环系统中传播。最后将所提岀的方法应用于[10]李述淯,张胜修,刘教另.基于平衡流形展开模型的涡扇发动机传 感器容错控制[J].弹箭与制导学报,2011,31(2):136-138. I℃S液位控制系统中,实验结果表明多娀差与S"HI的结合能「11李尔国、俞金寿,一种基于RBF神经网络的传感器故障诊断方法 够可靠检测传感器故障,而故障期间多预测值优化融合对故障 [J].华东理工大学学报,2002,28(6):640-643. 传感器输出的取代又实现了故障的安全、高性能容错。 [12]徐哓滨,文成林,蒋海娜.基于随机集理论的汘发故障诊断信息融 参考文献: 合方法[J].仪器仪表学报,2010,31(2):334-39 [13]李炜,刘全银,王凯东基于混合粒子群侁化的异类多模型软测量 [I]周东华,胡艳艳,动态系统釣坟障诊断技术[J].自动化学报, 方法研究与应用[冂]化工自动化及仪表,2009,36(2):6-10 009,35(6):748-752 [14]史岩,李小民,连光耀.基于在线增量小波 LS-SVM的無直陀螺仪 2 WEI Xiu-kun, VERHAEGEN M, Van ENGELEN T. Scnsor fault dc 残差故障检测研究[J].计算机测量与控制,2013,21(1):14-17, tection and isolation for wind turbines based on subspace identification and Kalman filter techniques[J- Adaptive Control and Signal[l5」李炜,徐鸿飞,倪源.基于核函数的PLS丁笨橡版聚合转化率软测 Processing,2010,24(8):687-707 量[!].传感器与微系统,2012,31(3):143-146 [3] MIDEC.Δ pplication of modcl based sensor fault tolerant control sys-[16」闻新,张洪城,周露.控制系统的故障诊新与容错控制[M].3版 tcm[Cl//Proc of IEEE International Conference on Control Systcm 北京:机械工业出版社,1998:37-69 20l1:l50-155 [17]李炜,李阳.优化 M-SPRT法在管道泄漏检测中的应用[J].天然 [4]侯忠生,徐建新.数据驱动控制理论及方法的回顾和展望[J.自 气二业,2009,29(4):93-95

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