基于广义互熵准则的非高斯随机系统故障诊断研究

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近年来,控制系统朝着大规模化及智能化方向发展。复杂的系统结构、恶劣的工作环境以及长时间的运行,都可能导致系统发生故障,进而威胁人生安全,造成经济损失。因此,故障诊断是确保系统安全、可靠运行所必不可少的环节。在实际工业过程中,系统建模的复杂性及不可避免的非高斯噪声干扰是故障诊断技术中面临的两大难题。本文基于广义互熵准则,针对非高斯随机系统提出了基于模型和基于数据的两种故障诊断方法。对于可能发生传感器故障且模型已知的非高斯随机系统,首先采用广义互熵准则建立滤波器,该准则可以充分刻画非高斯随机变量的统计特性。其次,利用一组广义互熵滤波器检测系统是否有残差信号,进而判断系统是否发生故障。随后,根据状态估计误差建立故障定位函数,确定故障传感器。最后,通过滤波器实现信号重构,建立容错机制,使系统稳定运行。为解决系统建模困难的问题,动态主成分分析(Dynamic principal component analysis,DPCA)方法广泛应用于故障诊断。然而,传统DPCA故障诊断方法是建立在系统高斯假设基础之上,对于非高斯系统,其诊断结果不太理想。为解决这一问题,本文提出一种基于广义互熵准则的DPCA故障检测方法。该方法主要分为离线建模与在线检测两个步骤。离线模型主要是为了建立广义互熵DPCA模型,并利用核密度估计方法求取控制限。在线检测过程首先采集非高斯随机系统过程变量数据,利用这些数据建立在线的广义互熵DPCA模型,随后计算统计量,最后对比在线模型的统计量与离线模型中的控制限,当统计量超出控制限范围,说明系统此时处于故障状态。
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