智能故障診斷的控制方案

智能故障診斷技術(shù)1第一頁，共二十八頁。第三章智能故障診斷的控制方案1.基于狀態(tài)反饋的故障診斷與容錯控制2.基于故障補(bǔ)償?shù)墓收显\斷與容錯控制3.基于多模冗余的故障診斷與容錯控制4.基于功能模塊的故障診斷與容錯控制5.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷與容錯控制6.基于專家系統(tǒng)的故障診斷與容錯控制2第二頁，共二十八頁。容錯控制的基本概念基本思想是利用系統(tǒng)的冗余資源來實現(xiàn)故障容錯。即在某些部件發(fā)生故障的情況下，通過系統(tǒng)重構(gòu)等，仍能保證設(shè)備按原定性能指標(biāo)繼續(xù)運行；或以犧牲性能損失為代價，保證設(shè)備在規(guī)定時間內(nèi)完成其預(yù)定功能。故障診斷是容錯控制的基礎(chǔ)——首先需要適時地檢測出故障，并對故障的部位、類型、原因、程度等做出準(zhǔn)確判斷，然后采取相應(yīng)的容錯控制策略，對故障進(jìn)行補(bǔ)償、抑制、削弱或消除。容錯控制方法可分為硬件結(jié)構(gòu)和解析冗余兩大類。3第三頁，共二十八頁。1.基于狀態(tài)反饋的故障診斷與容錯控制設(shè)監(jiān)控對象正常狀態(tài)下的動態(tài)方程為：采用狀態(tài)反饋后，正常狀態(tài)下的動態(tài)方程為： 則出現(xiàn)故障時變?yōu)椋?第四頁，共二十八頁。為了使設(shè)備出現(xiàn)故障時的性能與正常狀態(tài)時的性能盡可能地接近，應(yīng)選取合適的Kf，使：基于狀態(tài)反饋的故障診斷與容錯控制方案5第五頁，共二十八頁?？刂品桨福涸跔顟B(tài)反饋控制系統(tǒng)中，通過選取合適的狀態(tài)反饋增益Kf，使得當(dāng)某個回路（狀態(tài)）失效時，由其余完好的狀態(tài)反饋回路平均分擔(dān)故障回路的控制作用。6第六頁，共二十八頁。2.基于故障補(bǔ)償?shù)墓收显\斷與容錯控制故障補(bǔ)償：就是指監(jiān)控對象在運行過程中出現(xiàn)故障或即將出現(xiàn)故障時，能夠采取相應(yīng)的補(bǔ)償措施，保證設(shè)備在規(guī)定時間內(nèi)完成其規(guī)定功能。故障補(bǔ)償可通過設(shè)計故障補(bǔ)償器來實現(xiàn)。7第七頁，共二十八頁。設(shè)正常情況下的補(bǔ)償器方程為：監(jiān)控對象的閉環(huán)方程可寫為： 則某一元部件發(fā)生故障時，其閉環(huán)反饋系統(tǒng)為：8第八頁，共二十八頁。為了使故障系統(tǒng)性能盡可能地接近原系統(tǒng)性能，只要設(shè)計出合適的故障補(bǔ)償器即可控制方案：當(dāng)某一元部件發(fā)生故障時，通過設(shè)計合適的故障補(bǔ)償器，使得故障系統(tǒng)的性能盡可能接近原系統(tǒng)性能。9第九頁，共二十八頁。3.基于多模冗余的故障診斷與容錯控制控制方案：就是利用多余資源，來保證設(shè)備在發(fā)生故障時仍能正常工作?？煞譃橛布哂嗪蛙浖哂鄡煞N?；谌Ｈ哂嗟墓收显\斷與容錯控制方案10第十頁，共二十八頁。硬件冗余：采用雙重或多重備份的方法來實現(xiàn)，可用于任何硬件環(huán)節(jié)失效的容錯控制。優(yōu)點是設(shè)計簡單，故障消除準(zhǔn)確，可靠性和安全性高；缺點是所需元部件多，成本高。軟件冗余：利用系統(tǒng)中不同部件在功能上的冗余性來實現(xiàn)，又分為解析冗余、功能冗余和參數(shù)冗余三種?？刹捎霉收掀帘?、控制器重構(gòu)等方法實現(xiàn)。11第十一頁，共二十八頁。4.基于功能模塊的故障診斷與容錯控制控制方案：容錯控制模塊能夠根據(jù)故障檢測信息，具有自動修改控制策略、改變控制器結(jié)構(gòu)、重新配置系統(tǒng)軟硬件、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)功能。基于功能模塊的故障診斷與容錯控制方案12第十二頁，共二十八頁?；诠δ苣K的模糊模型自學(xué)習(xí)一個模糊模型中包含多條規(guī)則，全部規(guī)則構(gòu)成模糊關(guān)系集合R，每次只啟用部分規(guī)則產(chǎn)生預(yù)報；當(dāng)模型出現(xiàn)誤差時，只需修改參與的部分規(guī)則，不必涉及其余規(guī)則；如果把參考模糊集合固定下來，可認(rèn)為修改規(guī)則，實際上就是修改模糊關(guān)系集合R。模糊模型自學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)修正R的自學(xué)習(xí)算法原理：在產(chǎn)生的舊規(guī)則和力圖產(chǎn)生y的新規(guī)則之間折中，多步積累效果；自學(xué)習(xí)“步幅”大，則見效快，但噪聲易侵入模型；反之，能減弱噪聲影響，但自學(xué)習(xí)的速度變慢。13第十三頁，共二十八頁。5.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷與容錯控制控制方案：訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立N+1個狀態(tài)估計器；采用模式匹配診斷故障；系統(tǒng)狀態(tài)估計，輸出測量值與預(yù)測值之差為預(yù)測誤差；網(wǎng)絡(luò)不斷訓(xùn)練學(xué)習(xí)以修正權(quán)值，使殘差趨于零，實現(xiàn)容錯控制?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷與容錯控制方案14第十四頁，共二十八頁?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷與容錯控制方式1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制器使用——直接控制方案簡單直接，能實現(xiàn)系統(tǒng)的逆動力學(xué)；但由于無法獲得系統(tǒng)的輸入和輸出關(guān)系，因此難以保證學(xué)習(xí)的收斂性2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為辨識器使用——間接控制方案神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出并不直接控制系統(tǒng)，而是用于調(diào)整控制器3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為補(bǔ)償器使用15第十五頁，共二十八頁?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制RBF辨識器：網(wǎng)絡(luò)輸入為系統(tǒng)當(dāng)前輸入和期望輸出；網(wǎng)絡(luò)輸出un并不直接控制系統(tǒng)；網(wǎng)絡(luò)輸出un和PID控制器的控制量u之差作為調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的性能指標(biāo)。RBF控制器：網(wǎng)絡(luò)輸入同前；網(wǎng)絡(luò)輸出作為系統(tǒng)的控制輸入u；系統(tǒng)輸入和輸出之差作為調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的性能指標(biāo)。優(yōu)點：網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不再是隨機(jī)選取，可有效克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接控制器難以穩(wěn)定問題，且收斂速度非?？??；赗BF網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制16第十六頁，共二十八頁。6.基于專家系統(tǒng)的故障診斷與容錯控制控制方案：知識庫存放領(lǐng)域?qū)＜抑R；數(shù)據(jù)庫存放監(jiān)控對象原始數(shù)據(jù)、故障特征數(shù)據(jù)等；推理機(jī)按一定的推理規(guī)則，對監(jiān)控對象進(jìn)行故障識別、估計和決策，根據(jù)故障性質(zhì)采取相應(yīng)策略進(jìn)行容錯控制。基于專家系統(tǒng)的故障診斷與容錯控制方案17第十七頁，共二十八頁。專家系統(tǒng)故障診斷與容錯控制的實現(xiàn)方法6.1知識庫的建立6.2推理機(jī)的實現(xiàn)6.3特征信息處理器的構(gòu)造6.4控制機(jī)構(gòu)的設(shè)計6.5專家知識的獲取18第十八頁，共二十八頁。6.1知識庫的建立知識庫是專家系統(tǒng)的核心主要解決問題是：如何有效地表達(dá)已獲取的知識專家系統(tǒng)中最普遍的知識表達(dá)方式是：產(chǎn)生式規(guī)則建立知識庫應(yīng)注意的要點是：1）知識庫的規(guī)模要小，應(yīng)具有最低的數(shù)據(jù)冗余度；2）針對不同的信息特征，應(yīng)采用不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；3）知識庫應(yīng)具有較好的可擴(kuò)展性和可移植性，便于知識的補(bǔ)充和完善；4）數(shù)據(jù)庫與規(guī)則庫結(jié)構(gòu)應(yīng)合理，便于搜索和管理，以適應(yīng)實時推理與決策的需要。19第十九頁，共二十八頁。6.2推理機(jī)的實現(xiàn)推理：就是對故障進(jìn)行識別和容錯控制推理過程：就是將數(shù)據(jù)庫中的事實與知識庫中的規(guī)則進(jìn)行匹配的過程推理機(jī)：實際上就是實現(xiàn)推理過程的一種智能程序推理方法：正向推理、反向推理、正反向混合推理基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的正向推理策略：推理過程較慢，適用于搜索空間較小的知識庫；基于目標(biāo)驅(qū)動的反向推理策略、正反向混合的雙向推理策略：推理效率較高，適用于搜索空間較大的知識庫或在線故障診斷。20第二十頁，共二十八頁。6.3特征信息處理器的構(gòu)造故障信息反映了監(jiān)控對象的工作狀態(tài)特征信息處理器的主要作用：是對信息進(jìn)行加工、處理和特征提取，將原始信息轉(zhuǎn)化為便于知識庫和推理機(jī)所利用的特征信息構(gòu)造特征信息處理器應(yīng)注意的要點是：1）要充分利用系統(tǒng)能采集到的信息；2）應(yīng)選擇那些既能反映過程特性又便于獲取的信息為特征量，以反映對象的前期效果、當(dāng)前狀態(tài)和變化趨勢；3）特征模式的劃分和提取應(yīng)圍繞實時控制、穩(wěn)定性監(jiān)控和故障診斷三個方面進(jìn)行。21第二十一頁，共二十八頁。6.4控制機(jī)構(gòu)的設(shè)計控制機(jī)構(gòu)是專家系統(tǒng)的直接控制級，智能容錯控制和決策是通過控制機(jī)構(gòu)來實施的控制機(jī)構(gòu)一般由以下兩個子集構(gòu)成：正常情況下的控制模式子集Uc：是用解析關(guān)系式描述的各種智能控制算法，或用啟發(fā)式規(guī)則表達(dá)的知識基控制模式；異常情況下的控制策略子集Ud：包括在線穩(wěn)定性監(jiān)控和故障診斷與處理子規(guī)則集。22第二十二頁，共二十八頁。6.5專家知識的獲取一個專家系統(tǒng)的建造過程主要分為：知識獲取、知識表示和知識處理（系統(tǒng)實現(xiàn)）三個部分。其中，知識獲取是整個過程中最困難和最重要的部分。知識獲?。壕褪前阎R源中有關(guān)解決某問題的知識抽取出來，放到知識庫中的過程。專家知識的分類：領(lǐng)域?qū)＜覍χR的描述，從知識的角度可分為原型知識、關(guān)聯(lián)知識和權(quán)重知識三類，從診斷的角度可分為原理知識和經(jīng)驗知識兩類監(jiān)控對象的分解：為了便于獲取知識和表示知識，可對監(jiān)控對象進(jìn)行結(jié)構(gòu)分解、功能分解和故障分解23第二十三頁，共二十八頁。專家知識的分類1）原型知識：原型知識是領(lǐng)域?qū)＜抑赋龅墓收霞驼髡准@兩個集合之間存在的確定的映射關(guān)系“征兆族故障”生成的診斷知識可由規(guī)則或框架表示它是故障診斷必備的知識，也是推理機(jī)工作的基礎(chǔ)2）關(guān)聯(lián)知識：關(guān)聯(lián)知識是描述故障傳播特性的知識生成的診斷知識一般由規(guī)則來表示它表征了診斷系統(tǒng)內(nèi)部的狀態(tài)聯(lián)系，構(gòu)成了診斷問題的求解路徑，引導(dǎo)診斷向縱深推進(jìn)直到故障的位置和原因3）權(quán)重知識：權(quán)重知識是領(lǐng)域?qū)＜覍收祥g關(guān)系及證據(jù)可靠度的認(rèn)識它可以有目的地引導(dǎo)診斷過程的進(jìn)行，提高診斷效率24第二十四頁，共二十八頁。監(jiān)控對象的分解1）結(jié)構(gòu)分解：從結(jié)構(gòu)上對系統(tǒng)進(jìn)行分解，把系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)分解為下一層的子結(jié)構(gòu)，直到最低層次的零部件最終可確定系統(tǒng)故障的物理位置，但難以表達(dá)子系統(tǒng)間的相互關(guān)系，難以反映由聯(lián)系劣化所引起的故障2）功能分解：從功能上對監(jiān)控對象進(jìn)行分解，把系統(tǒng)的總體功能分解為下一層次的子功能，直到最低層次的基本功能無論子系統(tǒng)或與其相聯(lián)系的故障都能在功能層次中反映出來，但最終確定的診斷結(jié)果是系統(tǒng)劣化的功能模塊3）故障分解：從故障類型上對監(jiān)控對象進(jìn)行分解，下層總是上層的特例、而上層則是下層的概括，直到最具體的故障可反映出所有類型的故障，但難以確定故障的物理位置綜合分解原則：在高層采用結(jié)構(gòu)和功能分解，減少分類過程的搜索量；在中間和低層采用故障分解，與診斷目的一致。25第二十五頁，共二十八頁。本章重點幾種基本控制方案：結(jié)構(gòu)，原理基于專家系統(tǒng)的故障診斷與容錯控制：結(jié)構(gòu)，原理，推理機(jī)的概念和策略，知識的分類，對象的分解26第二十六頁，共二十八頁。智能故障診斷技術(shù)第三章結(jié)束27第二十七頁，共二十八頁。內(nèi)容梗概智能故障診斷技術(shù)?？刂品桨福涸跔顟B(tài)反饋控制系統(tǒng)中，通過選取合適的狀態(tài)反饋增益Kf，使得當(dāng)某個回路（狀態(tài)）失效時，由其余完好的狀態(tài)反饋回路平均分擔(dān)故障回路的控制作用。故障補(bǔ)償可通過設(shè)計故障補(bǔ)償器來實現(xiàn)。為了使故障系統(tǒng)性能盡可能地接近原系統(tǒng)性能，只要設(shè)計出合適的故障補(bǔ)償器即可。控制方案：當(dāng)某一元部件發(fā)生故障時，通過設(shè)計合適的故障補(bǔ)償器，使得故障系統(tǒng)的性能盡可能接近原系統(tǒng)性能。在產(chǎn)生的舊規(guī)則和力圖產(chǎn)生y的新規(guī)則之間折中，多步積累效果。3）知識庫應(yīng)具有較好的可擴(kuò)展性和可移植性，便于知識的補(bǔ)充和完善。3）特征模式的劃分和提取應(yīng)圍繞實時控制、穩(wěn)定性監(jiān)控和故障診斷三個方面進(jìn)行?？刂茩C(jī)構(gòu)是專家系統(tǒng)的直接控制級，智能容錯控制和決