基于系统辨识的动态过程健康度监测与诊断

论文摘要

工业系统和工程设备的健康监测和故障诊断技术在保证系统安全生产、正常运行过程中至关重要。目前,故障诊断领域的研究方法多数为数据驱动方法或基于机理模型的方法,为了克服上述方法在实际工业应用中难获得详细机理模型和大量有效稳态数据存在的困难,本文提出一种基于系统辨识的动态过程健康监测与诊断的方法。通过精准的实验设计对系统进行辨识实验,使用多变量系统辨识方法获取系统正常运行模型和实时模型。通过对无故障模型和实时模型的对比分析进而实现实时对动态系统健康的检测;如发生安全隐患,则可以进一步实现故障的定位和诊断。本方法旨在通过多次对系统的辨识并结合工业系统的背景知识,可以在系统发生故障和安全问题之前做到故障预警与安全监测,并围绕着利用系统辨识方法来对工业系统和工程设备进行故障诊断和健康监测这一问题进行了深入的研究。主要研究成果包含以下几个方面的内容:1.面向系统健康监测与诊断,要先对一般的系统辨识理论,提出面向故障诊断的系统辨识方法。首先在实验设计上,需要考虑到不同的实验对象和故障情况。在进一步研究影响故障发生的部分模型的传递函数时,可以加强对故障敏感频段的信号激励;当辨识模型的精度不够符合识别出某种故障的时候,要重新设计实验信号,进一步达到辨识精度的目标;在精度检验这一步上,提出一种“0.5精度法”的精度评价方法,即某种故障对系统参数造成的改变量要大于模型的估计精度的两倍,也就是对估计模型精度提出的最低要求。2.故障诊断方法是先定义一个故障,然后通过不同时间对被测系统进行系统辨识实验,将不同时刻获得的模型传递函数进行判别分析,通过其中的参数信息从而得到关于系统的健康状况的评价结论。针对上面提出方法,选择两个不同的仿真对象,进行基于系统辨识的故障检测与诊断。一个是单输入单输出(SISO)的双水箱串联模型,通过该模型的仿真验证了利用模型判别方法在故障检测上的正确性,另一个是多变量的常减压装置,通过此平台仿真完善补充了理论部分,并通过实例给出了之前提出的方法的正确性验证。3.基于一个真实的机器人柔性机械臂实验平台对方法进行进一步验证,选择机械臂关节部分的串联弹性执行器(SEA)系统进行模型辨识和工作状态分析。通过设计两种不同的发生在系统内部扭簧上的常见故障,即螺丝松动和扭簧中发生卡顿这两种情况,采用辨识模型对几种工况下的实验平台进行辨识实验,并对实验结果进行多组对比分析,结果验证了方法的正确性和有效性。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 谷雯

导师: 朱豫才

关键词: 系统辨识,健康监测,故障诊断,置信区间

来源: 浙江大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 非线性科学与系统科学,自动化技术

单位: 浙江大学

分类号: TP277;N945.14

总页数: 83

文件大小: 5960K

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标签：系统辨识论文;  健康监测论文;  故障诊断论文;  置信区间论文;