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基于模型的执行器故障诊断

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自动化系统的故障检测与诊断

自动化系统的故障检测与诊断

自动化系统的故障检测与诊断自动化系统的故障检测与诊断是保证自动化系统正常运行的重要环节。

它能帮助用户快速识别系统中的故障，并提供相应的解决方案，以减少停机时间和维修成本。

本文将介绍自动化系统故障检测与诊断的原理、方法和应用。

一、故障检测的原理故障检测是通过监测系统的输入和输出，分析系统运行状态的差异来判断是否存在故障。

其基本原理是将系统的实际输出与期望输出进行比较，如果二者存在差异，则系统可能存在故障。

故障检测通常基于故障模型，即预先定义的故障类型和对应的故障特征。

通过与故障模型进行匹配，可以确定系统中可能存在的故障类型。

常见的故障类型包括传感器故障、执行器故障、通信故障等。

二、故障检测的方法1. 基于模型的方法：基于模型的故障检测方法是指利用系统的数学模型，通过与实际系统数据进行比较，检测系统中的故障。

这种方法需要准确的系统模型和实时的系统状态信息，适用于对系统有较好了解的情况。

2. 基于数据驱动的方法：基于数据驱动的故障检测方法是指通过分析系统输入输出数据的统计特征，来判断系统是否存在故障。

这种方法不需要准确的系统模型，但需要大量的历史数据进行分析。

常用的数据驱动方法包括神经网络、支持向量机等。

3. 基于知识的方法：基于知识的故障检测方法是指通过专家知识和规则，利用推理和逻辑推断的方法来判断系统的故障。

这种方法需要专家的经验和知识，适用于系统问题较为复杂的情况。

三、故障诊断的原理故障诊断是在故障检测的基础上，进一步确定故障的具体原因和位置。

通过分析故障的特征和系统的结构，可以推断出故障的可能原因，并确定具体的诊断措施。

故障诊断通常基于故障特征库和故障推理算法。

故障特征库存储了系统中各种故障类型的特征信息，如故障模式、故障原因、故障表现等。

故障推理算法根据故障特征库中的信息，通过逻辑推理、模式匹配等方法，得出最可能的故障原因和位置。

四、故障诊断的方法1. 基于模型的方法：基于模型的故障诊断方法是指利用系统的数学模型，通过与实际系统的状态进行比较，推断出故障的可能原因和位置。

基于数字孪生模型的设备设计中故障诊断技术研究

基于数字孪生模型的设备设计中故障诊断技术研究

基于数字孪生模型的设备设计中故障诊断技术研究路东兴(兰州石化职业技术大学 甘肃兰州 730060)摘要：研究了基于数字孪生模型的设备故障诊断技术。

数字孪生模型是一种将物理实体与其数字表示相连接的先进技术，可以为设备故障诊断提供精确而高效的解决方案。

研究采用了数字孪生模型，并结合机器学习算法，以实现设备故障的准确诊断。

在研究过程中，收集了大量的设备运行数据，并将其与数字孪生模型进行匹配分析。

实验结果表明，基于数字孪生模型的设备故障诊断技术具有较高的准确性和可靠性，可以有效地提升设备维护与管理的效率。

关键词：数字孪生模型 设备故障诊断 FML虚拟调试平台 机器学习中图分类号：TH132.41文献标识码：A文章编号：1672-3791(2023)23-0116-04 Research on Fault Diagnosis Technology in Equipment DesignBased on the Digital Twin ModelLU Dongxing(Lanzhou Petrochemical University of Vocational Technology, Lanzhou,Gansu Province,730060 China) Abstract:This paper studies equipment fault diagnosis technology based on the digital twin model. The digital twin model is an advanced technology that connects a physical entity to its digital representation, which can provide an accurate and efficient solution for equipment fault diagnosis. The study uses the digital twin model and combines with the machine learning algorithm to achieve the accurate diagnosis of equipment faults. During research, a large amount of equipment operation data is collected and matched with the digital twin model for analysis. The experi‐mental results show that equipment fault diagnosis technology based on the digital twin model has higher accuracy and reliability, and that it can effectively improve the efficiency of equipment maintenance and management.Key Words: Digital twin model; Equipment fault diagnosis; FML virtual debugging platform; Machine learning随着数字化技术的不断发展，数字孪生模型作为一种先进的技术方法被引入设备故障诊断领域。

控制系统的故障诊断与维护

控制系统的故障诊断与维护

控制系统的故障诊断与维护控制系统是现代工业中的重要组成部分，它具有监测、控制和调节各种设备和过程的功能。

然而，由于长期使用和外部因素的干扰，控制系统会出现各种故障。

及时进行故障诊断和维护对于确保系统的正常运行和延长其使用寿命至关重要。

本文将介绍控制系统故障诊断的方法和维护的重要性。

一、故障诊断方法1. 监测和记录数据故障诊断的第一步是监测和记录控制系统的运行数据。

通过实时监测各种传感器和执行器的数据，并将其记录下来，可以提供故障发生时的参考依据。

这些数据通常包括温度、压力、流量等物理量的变化情况，以及传感器和执行器的工作状态等信息。

2. 异常检测和诊断基于监测和记录的数据，可以使用各种方法来进行异常检测和诊断。

常见的方法包括基于模型的方法和基于统计学的方法。

基于模型的方法利用系统的数学模型进行故障诊断，通过比较实际输出与模型预测的输出之间的差异来判断是否存在故障。

基于统计学的方法则通过分析数据的统计特性，寻找数据中的异常模式来进行故障诊断。

3. 故障定位和修复一旦发现控制系统存在故障，接下来的步骤就是定位和修复故障。

故障定位的方法包括故障树分析、故障模式与影响分析等。

通过对系统进行逐步分析，可以缩小故障发生的范围，找到具体的故障原因。

然后，根据定位的结果，采取相应的措施修复故障，可能涉及更换损坏的设备部件、修复电路连接等。

二、维护的重要性1. 提高系统可靠性定期进行控制系统的维护可以及时发现和修复潜在故障，有效避免系统发生大规模的故障导致生产中断。

通过预防性的维护措施，可以提高系统的可靠性和稳定性，降低系统故障率，从而确保生产过程的顺利进行。

2. 延长设备寿命控制系统中的各种设备和部件都有一定的使用寿命，正常的维护可以延长设备的寿命，减少设备更换的频率。

合理的维护措施包括定期检查和清洁设备、更换磨损部件、调整参数和校准传感器等，可以保持设备的正常运行状态，延缓设备老化和损坏的过程。

3. 提高工作效率通过维护工作，可以确保设备和系统的正常运行，避免故障对工作流程的干扰和影响。

基于Q-Learning算法的电气故障检测模型

基于Q-Learning算法的电气故障检测模型

基于Q-Learning算法的电气故障检测模型Q-Learning算法是一种强化学习算法，可用于构建电气系统故障检测模型。

电气系统在工业生产中扮演着重要的角色，因此及时发现和诊断故障对于维护生产效率至关重要。

Q-Learning算法可以帮助我们构建一个自动化的故障检测模型，从而提高电气系统的可靠性和安全性。

在本文中，我们将介绍如何基于Q-Learning算法构建电气系统的故障检测模型。

我们将介绍Q-Learning算法的基本概念和原理，然后说明如何将其应用于电气系统故障检测，我们将讨论模型的实际应用和优化方法。

Q-Learning算法的基本概念是基于马尔科夫决策过程的，其目标是在一个未知的环境中通过学习找到一个最优的策略，使得在每个状态下都能够得到最大的累积奖励。

Q-Learning算法的关键是构建一个Q-table，其中存储了在每个状态下采取不同动作时的累积奖励，通过不断地更新Q-table，最终找到最优的策略。

在电气系统故障检测模型中，我们可以将系统的状态定义为系统的各种工作状态，例如电流、电压、温度等参数的取值。

而动作可以定义为系统进行的操作，例如关闭某个电路、更换某个元件等。

通过不断地观察系统的状态和采取不同的动作，我们可以不断地更新Q-table，最终找到一个最优的策略，使得系统在任何状态下都能够得到最大的累积奖励，从而更好地检测和预防故障。

在实际应用中，我们可以将Q-Learning算法与电气系统的传感器和执行器相结合，通过传感器获取系统的状态信息，然后使用Q-Learning算法来决定应该采取哪些动作。

通过不断地调整执行器的参数，我们可以使得系统在长期运行中逐渐学习到更为优化的工作方式，提高电气系统的可靠性和安全性。

在实际应用中，Q-Learning算法也面临着一些挑战，例如如何定义系统的状态和动作，如何选择合适的奖励函数，以及如何解决算法的收敛性问题等。

针对这些挑战，我们可以采取一些方法来加以解决，例如使用适当的特征工程方法来定义系统的状态和动作，设计合适的奖励函数来引导算法的学习，以及采用一些收敛性策略来有效地更新Q-table。

机器学习中的异常检测与故障诊断方法(七)

机器学习中的异常检测与故障诊断方法(七)

机器学习中的异常检测与故障诊断方法在当今信息时代，大量的数据被生成和积累，这些数据包含了各种各样的信息和模式。

而对这些数据进行分析和利用，已经成为了各行各业的重要任务。

在工业生产和设备运行中，异常检测和故障诊断尤为重要。

机器学习技术在这个领域发挥了重要作用，其应用范围广泛，包括但不限于生产制造、汽车行业、能源领域等。

本文将探讨机器学习中的异常检测与故障诊断方法，介绍其中的几种常见方法和技术。

一、异常检测方法异常检测是指在数据中寻找不符合正常模式的数据点或者模式。

在机器学习中，异常检测是一个重要的研究领域，其应用包括金融风控、网络安全、工业生产等。

常见的异常检测方法包括基于统计的方法、基于聚类的方法、基于神经网络的方法等。

基于统计的方法是一种常见的异常检测方法，其思想是利用数据的统计特性来判断是否为异常。

例如，均值和方差是常用的统计特征，可以通过设定阈值来判断数据点是否为异常。

另一种方法是基于聚类的方法，通过对数据进行聚类分析，来判断某个数据点是否属于异常簇。

神经网络方法则是利用神经网络来学习数据中的模式，从而判断出现异常的情况。

二、故障诊断方法故障诊断是指在设备或者系统出现故障时，通过分析数据和监测信号来确定故障的原因和位置。

在工业生产中，故障诊断是非常重要的，可以帮助企业减少生产停机时间和维修成本。

机器学习方法在故障诊断中也发挥了重要作用，其应用包括但不限于设备健康监测、故障诊断、智能维护等。

故障诊断方法包括基于模型的方法、基于数据驱动的方法、基于深度学习的方法等。

基于模型的方法是指通过建立物理模型或者数学模型，来描述设备或者系统的运行特性，并通过比对模型和实际数据来诊断故障。

基于数据驱动的方法则是直接利用历史数据来进行故障诊断，例如利用监测信号和传感器数据来判断设备是否发生故障。

深度学习方法则是利用深度神经网络来学习大量数据，从而实现更加精准的故障诊断和预测。

三、结合异常检测与故障诊断在实际应用中，异常检测与故障诊断往往是密切相关的。

第三章 基于数学模型的控制系统故障诊断

第三章 基于数学模型的控制系统故障诊断
一类称为输入型故障模型，包括执行器故障与对象 参数变化，它们的状态误差方程和输出误差方程可 写为：
e(t) (A DC)e(t) fn(t)
(t) Ce(t)
式中， f为事件矢量（或故障矢量）。
输入型故障模型的解为
e(t) e( ADC)te(0) t e( ADC)(t ) fn( )d 0
控制系统及其检测滤波器如下图所示。
检测滤波器包括一个正常工作条件下的系统动态模型，模型的输入 和真实系统的输入相同。系统传感器输出与模型输出之间的差值信 号经增益矩阵D反馈到模型输入。
图 控制系统及其检测滤波器
上图中所示的系统可表示为：
x(t) Ax(t) Bu(t)
y(t) Cx(t)
故障滤波器的方程为：
( A DC )e(t) Demjn(t) ( A DC )e(t) d jn(t) 式中， dj为矩阵D的第j列矢量。
输出误差方程为
(t) y(t) yˆ(t) Cx(t) emjn(t) Cxˆ(t)
Ce(t) emjn(t)
3、对象参数的变化
假设系统特性A、B发生变化△A、 △B，则系统动态 方程为
(t) Ce(t) emjn(t)
输出型故障模型的解为
e(t) e( ADC)te(0)
t 0
e(
A
DC
)(t
)
d
j
n(
)d
(t) Ce( ADC)te(0)
t 0
Ce( ADC)(t )d
j n(
)d
emj n(t )
其稳态状态误差和稳态输出误差分别为
es
(t)
lim
t
t 0
e(
A
DC

基于PLC的电机故障诊断系统设计论文（西门子S7-200）25000字

目录摘要 (III)ABSTRACT (IV)第1章绪论 (1)1.1电机常见故障和诊断方法 (1)1.1.1 电机常见故障 (1)1.1.2电机诊断方法 (2)1.2PLC的应用以及选题的意义 (3)1.2.1.PLC控制系统故障诊断技术的基本原理 (4)1.2.2.PLC控制系统的故障类型 (4)1.2.3.PLC控制系统的故障诊断方法 (4)1.3系统的设计概要 (6)第2章 PLC结构工作原理和应用 (7)2.1PLC的发展历程 (7)2.2PLC控制系统的发展前景 (8)2.3可编程序控制器PLC的分类 (9)2.4CPU的构成 (10)2.4.1 I/O模块 (11)2.4.2 电源模块.. (12)2.5 PLC的选型方法 (12)2.5.1 输入输出（I/O）点数的估算 (15)2.5.2 存储器容量的估算 (15)2.6 机型的选择 (15)2.7STEP7编程软件介绍 (21)2.7STEP7概述 (21)2.7.1 STEP7-Mirco/WIN的安装 (22)2.7.2 STEP7-Mirco/WIN窗口组件 (23)2.8PLC编程语言的基本指令系统和编程方法 (26)第3章电机故障诊断系统设计 (28)3.1电机故障诊断系统设计原理 (28)3.2电机故障等级分类 . (29)3.3PLC的I/O地址分配 (29)3.4速度检测并整定 (31)3.4.1 设计的基本思路 (31)3.4.2 PLC内部计数器的选择 (32)3.4.3 计数器和定时器设定值的选取 (32)3.4.4 硬件电路 (33)第4章整体硬件电路与元器件选择 (34)4.1整体电路 (34)4.2PLC的CPU供电方式接线电路 (35)4.3PLC的继电器输出电路 (36)4.4电动机的选择及其工作情况 (37)4.5欠电压继电器的选择 (37)4.6过电流继电器的选择 (38)4.7低压断路器的选择 (40)第5章系统程序设计 (41)第6章设计体会与总结 (46)6.1设计总结 (46)6.2毕业设计体会 (46)参考文献 (48)致谢 (49)基于PLC的电机故障诊断系统设计摘要本文介绍了国内电机故障诊断系统设计方法，以及存在问题，同时介绍了可编程控制器的工作原理，选型依据。

基于深度学习的故障诊断方法综述


随着航空航天技术的快速发展，飞行器在军事、民用等领域的应用越来越广 泛。然而，飞行器故障的发生会给人们的生命财产带来严重威胁，因此飞行器故 障诊断具有重要意义。近年来，深度学习技术的发展为飞行器智能故障诊断提供 了新的解决方案。
飞行器故障诊断问题阐述
飞行器故障诊断是一个多层次、多因素的复杂问题，涉及到机械、电子、控 制等多个领域。传统的故障诊断方法主要基于专家经验和模式识别，但面对复杂 的故障模式和多变的运行环境时，其局限性愈发明显。因此，寻求更加智能、高 效的故障诊断方法成为当务之急。
3、基于卷积神经网络的方法：卷积神经网络是一种广泛应用于图像识别领 域的深度学习算法，可以有效地提取图像中的局部特征和空间关系。在故障诊断 中，基于卷积神经网络的方法可以实现故障图像的自动分类和识别。
深度学习故障诊断方法的应用
深度学习在故障诊断中具有广泛的应用前景，以下是一些典型的实际应用案 例：
深度学习故障诊断方法综述
深度学习是一种新兴的机器学习方法，其通过建立多层神经网络来模拟人脑 神经网络的运作方式，从而实现对复杂数据的处理和分析。在故障诊断领域，深 度学习被广泛应用于各种设备和系统的故障检测与识别，其具有自适应、自学习 和鲁棒性强的优点，可以有效地提高故障诊断的准确性和效率。
基于深度学习的故障诊断方法主要包括以下几类：
文献搜集与整理
在基于深度学习的故障诊断与预测方法方面，目前主要的研究集中在神经网 络、深度学习模型和数据集等方面。
神经网络是故障诊断与预测领域应用最为广泛的一种深度学习技术。卷积神 经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种最常用的神经网络模型。其中， CNN适用于处理图像和传感器数据，而RNN适用于处理时序数据。通过训练神经网 络对历史数据进行学习，可以实现故障预测和异常检测。

故障诊断技术的回顾与展望2


执行器故障（actuator faults）：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
2.2 Fault Classification
☆ 按照时间特性的不同划分

突变故障(abrupt faults)：参数值突然出现很大偏差，事先
故障检测（fault detection） 故障分离（fault isolation） 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, Fault Evaluation and Decision
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
3.1 The General Procedure of Model-based FD
过程输入
过
程
过程输出
过程名义模型 残 差 生 成
残 差
残差处理 残 差 评 价
决策逻辑
故障的知识
故障诊断
Fig.3.1 Schematic description of the model-based fault diagnosis scheme
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

智能家居设备故障诊断与维修手册

智能家居设备故障诊断与维修手册第一章概述 (2)1.1 智能家居设备概述 (2)1.2 故障诊断与维修概述 (3)第二章智能家居系统组成及故障诊断 (3)2.1 智能家居系统组成 (4)2.1.1 控制中心 (4)2.1.2 传感器模块 (4)2.1.3 执行器模块 (4)2.1.4 通信模块 (4)2.1.5 数据处理与分析模块 (4)2.2 故障诊断方法 (4)2.2.1 基于阈值的故障诊断 (4)2.2.2 基于模型的故障诊断 (4)2.2.3 基于规则的故障诊断 (4)2.2.4 基于机器学习的故障诊断 (5)2.3 故障诊断流程 (5)第三章智能灯光系统 (5)3.1 故障类型与原因 (5)3.2 故障诊断与维修方法 (6)3.3 维修实例分析 (6)第四章智能安防系统 (7)4.1 故障类型与原因 (7)4.2 故障诊断与维修方法 (8)4.3 维修实例分析 (8)第五章智能家居控制系统 (9)5.1 故障类型与原因 (9)5.2 故障诊断与维修方法 (9)5.3 维修实例分析 (10)第六章智能家电 (10)6.1 故障类型与原因 (10)6.1.1 电源故障 (10)6.1.2 控制系统故障 (10)6.1.3 加热或制冷故障 (10)6.1.4 水汽管理故障 (11)6.1.5 其他故障 (11)6.2 故障诊断与维修方法 (11)6.2.1 故障诊断 (11)6.2.2 维修方法 (11)6.3 维修实例分析 (11)第七章智能环境监测系统 (12)7.1 故障类型与原因 (12)7.1.1 硬件故障 (12)7.1.2 软件故障 (12)7.2 故障诊断与维修方法 (12)7.2.1 故障诊断 (12)7.2.2 维修方法 (13)7.3 维修实例分析 (13)第八章智能家庭影院系统 (13)8.1 故障类型与原因 (13)8.2 故障诊断与维修方法 (14)8.3 维修实例分析 (14)第九章智能家居网络通信 (15)9.1 故障类型与原因 (15)9.1.1 故障类型 (15)9.1.2 原因 (15)9.2 故障诊断与维修方法 (15)9.2.1 故障诊断 (15)9.2.2 维修方法 (15)9.3 维修实例分析 (16)第十章智能家居安全与隐私 (16)10.1 故障类型与原因 (16)10.2 故障诊断与维修方法 (17)10.3 维修实例分析 (17)第十一章智能家居设备维护与保养 (18)11.1 设备维护与保养方法 (18)11.2 维护保养周期与注意事项 (18)11.3 维护保养实例分析 (19)第十二章智能家居故障诊断与维修发展趋势 (19)12.1 技术发展趋势 (19)12.2 维修服务发展趋势 (20)12.3 智能家居行业前景展望 (20)第一章概述1.1 智能家居设备概述科技的飞速发展，智能家居设备逐渐走进千家万户，成为现代生活的重要组成部分。

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气源压力下降: 气源供气压力下降、供气管路老 化破损或接头松脱、附带的安全减压阀故障等均可 导致定位器气源压力不足.
弹簧老化: 弹簧材料性能老化刚度变化、过度形 变不能恢复原位、多弹簧位置错位或倒置、个别弹簧 断裂等.
16 62
浙 江 大 学 学 报( 工学版)
第 41 卷
定位器部件故障: 涉及电气转换部件故障如压电
本文研究了基于流体力学和热力学原理建立的 描述执行器气动定位系统动态特性的数学模型, 并 通过模型计算以及实测获得故障残差, 实现故障检 测, 进一步通过对残差的分析, 进行故障分离.
收稿日期: 2007- 07- 30.
浙江大学学报( 工学版) 网址: w w w . journals. z ju. edu . cn/ eng
M F2R 16B 多弹簧气动薄膜执行机构以及西门子公 司生产的 SIP ART P S2 智能电气阀门定位器( 经改 造在开环状态下工作, 仅相当于电气转换器) 进行实 验, 模型计算参数如表 2 所示. 表 2 中的压力均为绝 对压力, 参数 V 0 是根据开始阶段的等容充气的模 型计算得到, 参数 F 可以根据在弹簧范围内推杆的 动态平衡状态计算得到, S0 、k 是通过粒子群算法辨 识[ 5 ] 得到, 其他参数是由设备和环境工艺数据计算 得到.
qm=
1 RT
p2A
dx dt
+
V2
dp2 dt
.
( 3)
式中: x 为推杆位移, A 为膜片有效面积, V 0 为薄膜
气室初始体积, V 2 为薄膜气室体积, T 为管道热力 学温度, R 为气体常数.
1. 3 执行机构
根据牛顿第二定律, 可建立起执行机构的动力
学方程为
m
d2 x d t2
+
kx +
( 杭州电子科技大学 自动化学院, 浙江 杭州 310018)
摘 要: 为依据执行器的动态特性分析, 实 现执行器设备故障的在线诊断与分离, 在机理分析的 基础上建立起执行
器完整的非线性动态数学模型, 由执行器工作过 程中的实测 信号和 模型计算 获得残 差实现 故障的 在线诊 断, 通 过
残差 的变化及其组合情况分析完成故障分离. 实验结果表 明, 利用动态机理模型计 算得到的阀 位、薄 膜气室压力 的
基金项目: 国家自然科学基金资助项目( 60774031) .
作者简介: 尚群立( 1964- ) , 男, 陕西武功人, 教授, 从事智能仪表, 鲁棒控制理论及应用等工作. E mai l: qlshang@ sin a. com
第 10 期
尚群立, 等: 基于模型的执行器故障诊断
166 1
1 建立执行器气动定位系统数学模型
值. 由此, 定义残差:
Ep = p 2 ( t) - p∀2 ( t ) ,
( 5)
Ex = x ( t) - x∀( t) .
( 6)
在执行器正常工作情况下, 残差 Ep 、E x 应近似
为零; 当执行器发生前述故障时, 会引起薄膜气室压
力和阀位的实测值偏离理论计算值, 从而出现异常
产生残差 Ep 、Ex .
1. 2 薄膜气室
在充气过程中, 薄膜气室只有气体流入没有气
体流出. 根据热力学第一定律和理想气体状态方程
可得质量、容积、压强三者的变化关系; 根据质量守
恒定律, 流入的质量流量等于薄膜气室内的质量变
化率. 因此, 薄膜气室的气体质量流量可以表示为
qm=
1 RT
d(
p2V dt
2
)
.
( 2)
考虑到薄膜气室可近 似为一个圆 柱, 即 V 2 = V0 + A x, 就有
导向阀、控制电路故障、阀位测量与反馈机构故障等.
2. 2 残差的检测
配置的智能定位器可以在线实时检测到气源压
力 p∀1 、薄膜气室压力 p∀2、阀杆位移即阀位 x∀, 同时
根据输出的 P WM 控制信号的占空比 d, 可以依据
前述建立起的执行器气动定位系统模型( 1) ~ ( 3) 计
算得到薄膜气室压力 p 2 ( t ) 、阀位 x ( t ) 的理论计算
在一段时间内, 如果存 在| Ep | !p 和 ( 或 者)
| Ex | !x , 其中, p 、x 为残差域值, 则表明执行 器发
生了某种故障, 这样就可以通过残差计算实现故障
发生的检测, 通过检测这种变化就可以检测故障.
2. 3 故障的分离
进一步, 根据故障的特点, 通过对残差的分析以
及一些辅助分析可以进行故障的分离, 即判断具体
F=
p 2A .
( 4)
式中: m 为推杆组件的质量, x 为推杆位移, k 为弹
簧刚度, F 为弹簧预紧力与动摩擦力之和.
2 故障的检测与分离
2. 1 主要的故障描述 阀体阻塞: 在故障发生后, 执行器阀杆会运动到
某一特定位移, 然后因为机械故障而被卡死在这一位 置不能移动. 包括阀体内介质沉淀或凝结堵塞、阀体 内异物滞留堵塞、阀芯阀座因锈蚀等原因卡死、填料函 密封损坏、阀杆严重变形等导致的阀杆运动卡死.
5 填料函; 6 阀体 图 1 气动执行器结构示意图
Fig . 1 Schematic o f pneumat ic act uato r
1. 1 定位器 定位器中的电/ 气转换部分实现了压缩空气气
体流量的控制, 其流体过程比较复杂, 可用文献[ 2] 公式计算.
目前广泛采用基于预控压电阀原理的智能型的 电气 阀门定位器, 来实现电/ 气转换和闭环 定位控 制. 压电阀的控制是脉宽调制控制方式[ 3] ( P WM ) , 利用一定频率的脉冲控制开关阀的开和关来调节脉
发生的是哪种类型的故障. 经过分析, 得到故障与残
差的关系见表 1.
表 1 执行器故障与残差的关系表
T ab. 1 Relatio ns between act uato r faults and residuals
序号 1 2
3
4 5 6
故障名称
Ep
Ex
阀体阻塞
<-p >x
填料函磨擦力 增大
<-p >x
执行器结构示意如图 1 所示. 为简化建模过程, 作如下假设[ 1] : 所用工作介质为理想气体, 满足理想 气体状态方程; 薄膜气室与外界没有泄漏; 气体在流 过阀口的流动状态为一元等熵过程; 忽略气体温度 对流动过程的影响; 气源压力和大气压力恒定; 薄膜 气室内气体压力和温度处处相等.
1 薄膜气室; 2 波纹膜片; 3 推杆; 4 压缩弹簧;
检测仪表、DCS 控制系统、执行器三类工业自 动化仪表的技术水平已成为流程工业发展的决定性 因素之一, 并深刻地影响着生产的质量、效率、安全 和环保等. 以控制阀和执行机构为主体、以阀门定位 器为核心控制部件的执行器, 通过调节介质流量来 控制工艺参数, 是整个自动化系统中必备且重要的 终端执行仪表, 其对控制系统调节品质的优劣、安全 平稳运行具有很大的影响.
Model based actuator fault diagnosis
SH AN G Q un li, SU N L i, W U H ai yan
( School of A utomation, H angz hou D ianz i Univ er sity , H angz hou 310018, China)
冲的占空比, 其宏观效果( 时间平均) 相当于改变导 向阀的开口面积, 使得开关阀在 PWM 信号控制时, 其输出具有比例阀的特性[ 4] . 因此当 PWM 占空比 为 d 时, 阀的有效面积可以表示为: S= S0 d.
因此, 通过 P WM 方式控制的定位器实际输出 的压缩空气气体质量流量为
qm = cp 1 S0 d
薄膜 或气路接头 破损
>p
>x
气源压力下降 < p > x
弹簧老化
>p <-x
定位 器部件部分 故障
<-p
<-x
辅助分析
当 x∀ 不 变 化 时, 为故障 1
当 p∀1 < p 1 时, 为故障 4
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比如, 当发生阀体阻塞故障或填料函磨擦力增 大故障时, 由于阀杆运动受阻, x∀小于计算值 x , 从 而引起薄膜气室体积变化比理论计算值要小, 使得 薄膜气室实测压力 p∀2 上升, 从而大于理论计算值 p 2 , 因而就有 Ep < - p 、E x > x ; 同时, 当发生阀体阻 塞故障时, x∀基本不变化, 但当发生填料函磨擦力增 大故障时则不然.
理论 计算值和实测值进行残差分析, 可以准确及时地诊断 与分离出如阀体阻塞、填 料函磨擦力 增大、薄膜或气路 接
头破损、气源压力下降、弹簧老化等执行器主要的内在故障.
关键词: 数学模型; 故障残差; 执行器
中图分类号: T P277
文献标识码 : A
文章编号: 1008- 973X( 2007) 10- 1660- 04
填料函磨擦力增大: 在故障发生后, 阀杆的运动 受阻力增大, 运动不畅通. 包括阀体或轴衬部件老化 或锈蚀、阀杆锈蚀、填料函密封泄漏和老化、运动部 位渗入杂质、阀杆变形等.
薄膜或气路接头破损: 对薄膜式气动执行机构 来说, 膜片是最重要的元件, 当金属接触面的表面有 尖角、毛刺等缺陷时就会把膜片扎破而造成泄漏; 另 外, 膜片使用时间过长, 材料老化也会在使用或受力 时破损. 活塞式气动执行机构的活塞产生驱动力, 因 此活塞的损坏、磨损是绝对不允许的. 接气管老化破 损、接头松脱导致气路漏气等.
1- b ,
RT
p2 p1
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qm= cp 1 S0 d 1- b 1RT