山东大学学报 (工学版)

全局信息未知的多智能体自适应容错包容控制

叶丹,张天予,李奎

2017, 47(5): 1-6. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.168

摘要 ( 1453 )

PDF (1411KB) ( 495 )

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研究一类带有执行器故障并且全局信息未知的多领航者多智能体系统包容控制问题,其中执行器故障包括失效、卡死和中断。针对未知的全局信息问题,即Laplacian矩阵的最小特征值未知,通过自适应技术在线估计了控制器的耦合增益,进而设计鲁棒容错控制器实现跟随者的状态跟踪误差在不确定性、扰动、非线性动态和故障同时存在的情况下的稳定性,并给出一个仿真算例来验证所提出的方法的有效性。最终保证了跟随者的状态跟踪误差的渐近稳定性,即所有的跟随者状态轨迹能够跟踪到多个领航者所形成的凸包区域内。

基于新型ESF的一类非线性系统故障滤波方法

李炜,王可宏,曹慧超

2017, 47(5): 7-14. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.173

摘要 ( 1545 )

PDF (3093KB) ( 678 )

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针对传统非线性系统故障诊断方法中存在的线性化误差、滤波发散等问题,对一类含有测量噪声及执行器时变故障的非线性系统研究一类新的故障诊断方法。通过将系统的非线性动态及故障扩张为一新的状态,构造一种可用于故障诊断的扩张状态滤波器,并在此基础上推证出增广系统渐进稳定的充分条件,给出具有鲁棒H_∞性能的故障诊断滤波器设计方法,同时借助于原系统中已知的非线性动态,对滤波后的新扩张状态进行故障分离,实现对故障的滤波及诊断。用该方法对具有测量噪声的典型非线性系统Van der pol振荡器,在分别发生恒值和时变故障情形下进行仿真研究。结果表明,所提方法能较好地解决含噪非线性系统的滤波及故障诊断问题。

基于Spiking神经网络的机械臂故障诊断

王秀青,曾慧,解飞,吕峰

2017, 47(5): 15-21. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.165

摘要 ( 1630 )

PDF (3318KB) ( 372 )

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因为Spiking神经网络(Spiking neural networks, SNNs)能同时传递时空信息,SNNs包含优于传统神经网络的许多特性,因而更适用于动态时序信号的分析。碰撞和受阻是机械臂在靠近抓取位置时常见的两种故障。为区别此两种故障状态与正常工作状态,提出一种基于SNNs的新型机械臂故障诊断方法。讨论所提出的SNNs故障诊断方法的体系结构,比较了当SNNs故障诊断方法选用不同Spiking神经网络拓扑结构和不同参数时的诊断结果。试验结果表明所提出的基于Spiking神经网络的机械臂故障诊断方法是有效的。该方法有助于机械臂故障的正确诊断,并且对平稳安全的生产具有重要意义。

基于证据推理的航天继电器故障预测方法

周志杰,赵福均,胡昌华,王力,冯志超,刘涛源

2017, 47(5): 22-29. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.211

摘要 ( 1585 )

PDF (2811KB) ( 844 )

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针对航天继电器失效比例高、故障预测存在强不确定性等问题,以JRC-7M航天继电器为研究对象,选取吸合时间和超程时间为故障特征变量,提出一种基于证据推理(evidential reasoning, ER)融合多故障特征信息的航天继电器故障预测方法。该方法利用基于三阶Volterra滤波器的在线预测模型预测故障特征未来信息,采用变异系数法自适应求取融合权重,建立基于证据推理的融合框架融合多故障特征信息得到继电器的故障状态,并通过融合其历史、当前和未来状态信息得到继电器综合故障预测结果。利用STS2104A电磁继电器测试系统测试并采集数据,验证了所提方法的有效性。

基于深度学习的缓变故障早期诊断及寿命预测

周福娜,高育林,王佳瑜,文成林

2017, 47(5): 30-37. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.193

摘要 ( 2505 )

PDF (6482KB) ( 1449 )

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为了克服传统的早期微小故障诊断方法不能区分多个不同时刻发生故障的不足,提出一种将深度学习和PCA相结合的方法实现微小缓变故障早期诊断及寿命预测。对采集的数据进行深度学习实现逐层特征抽取,学习早期微小故障特征,建立微小缓变故障早期诊断模型,结合PCA方法将深度学习所抽取的高维故障特征向量集成为一个故障特征变量,根据历史故障数据特征变量演化规律定义数据驱动的故障演变标尺,并通过指数型非线性拟合方法建立寿命预测模型。选取TE平台数据进行算法有效性检验,并与其他算法对比,从而验证了所提出算法的有效性。

乘性故障对开闭环系统故障诊断性能的影响

刘洋

2017, 47(5): 38-43. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.182

摘要 ( 2058 )

PDF (1321KB) ( 1169 )

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研究线性系统中执行器乘性故障分别对于开闭环系统故障诊断的影响。真实系统由于稳定性、鲁棒性等要求通常受到控制信号的作用。在执行器发生故障时,控制信号与残差信号无法完全解耦,故障幅值也会不可避免的对故障诊断性能带来影响。建立线性离散系统中执行器乘性故障模型,采用Luenburger观测器方法生成残差,通过分析故障情况下系统残差的一步转移方程递推表达式,研究开闭环系统中故障情况下估计误差信号和残差信号的动态演化规律。利用三角不等式得到开闭环情况下残差信号发散和收敛的条件,该条件与乘性故障的不同幅值紧密相关。仿真试验中通过选取不同幅值的执行器乘性故障说明该分析的有效性。

基于改进的典型相关分析的故障检测方法

陈志文, 彭涛, 阳春华, 何章鸣,杨超, 杨笑悦

2017, 47(5): 44-50. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.171

摘要 ( 1748 )

PDF (1953KB) ( 1061 )

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为提高基于典型相关分析的故障检测方法使用效率,对原有的残差产生方式进行改进。通过分析残差信号统计特性,重新选取残差产生方式,使得改进的残差生成方式不依赖于主元个数的选取,从而避免因主元个数选取所带来的故障检测性能影响。通过Tennessee Eastman benchmark process仿真实例,对改进方法的可行性和有效性进行验证。选取4个典型故障的运行数据,分别用所提方法进行故障检测,改进的典型相关分析方法能够有效的检测故障的发生。另外,通过对两个统计量的故障检测率的对比可以看出,两个统计量对于发生在不同子空间的故障敏感度各异,对于不同故障的检测能力不同。

基于稀疏表示的间歇故障检测方法及仿真

杨瑞

2017, 47(5): 51-56. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.238

摘要 ( 1353 )

PDF (3780KB) ( 670 )

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基于间歇故障在某些域的稀疏性,提出一种基于稀疏表示的间歇故障检测方法。利用系统输出数据构造系统的过完备字典,设计间歇故障检测阈值,并对过完备字典和故障检测阈值进行在线更新。此方法适合动态系统的间歇故障检测,并通过仿真结果进行验证,并比较在不同更新策略下的仿真结果。

基于自适应区域跟踪的自主式水下机器人容错控制

褚振忠,朱大奇

2017, 47(5): 57-63. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.210

摘要 ( 1821 )

PDF (1108KB) ( 1034 )

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研究自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle, AUV)的推进器自适应区域跟踪容错控制方法。与传统的自主式水下机器人容错控制方法不同,采用区域跟踪控制思想,将控制目标设定为以期望轨迹为中心的空间区域。针对系统中存在的不确定性及推进器故障问题,采用神经网络进行在线辨识。考虑到推进器故障时存在推力饱和而导致神经网络学习发散的问题,提出一种包含饱和因子的神经网络权值调整方法。通过仿真,对所提方法的有效性进行验证。

基于自抗扰的多电机转速同步系统传感器故障切换容错策略

毛海杰,李炜,王可宏,冯小林

2017, 47(5): 64-70. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.167

摘要 ( 1421 )

PDF (1866KB) ( 1008 )

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以多电机转速同步系统为对象,针对实际负载不确定及未知干扰对系统的影响,在速度外环采用自抗扰控制技术(ADRC),以提升同步控制性能;基于无速度传感器矢量控制原理,在电流内环采用扩张状态观测器(ESO),通过对含有转速的扩张状态的观测,进而实现对转速的估计;针对转速传感器的故障,对ESO估计转速与实际转速的残差进行分析,进而进行故障诊断;为保证故障系统安全平稳运行,在由实测转速向估计转速切换时,通过设计具有故障诊断可靠性评价的自适应柔性切换策略,保证了切换时的平滑过渡。仿真试验验证了所提方法的有效性。

一类含有传感器故障的网络化系统容错估计

赵英弘,何潇,周东华

2017, 47(5): 71-78. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.254

摘要 ( 1230 )

PDF (2217KB) ( 319 )

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针对一类具有传感器故障的闭环网络化系统,推导了一种新的容错估计方法。闭环网络化系统意味着在传感器到估计器信道和控制器到执行器信道中,都可能存在由网络引起的随机延迟和数据包丢失。由两组随机变量单独驱动的指示函数用来表征两个通道中网络化所产生的影响。在考虑存在传感器故障的情况下,设计状态估计器。为处理闭环网络化系统中存在的传感器故障,开发了一种无偏最小方差容错估计器。最后,在一个实际的网络化永磁同步电机驱动系统上进行的仿真,验证了所提方法的可行性和有效性。

一种时延多智能体系统的分布式编队

秦利国,何潇,周东华

2017, 47(5): 79-88. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.255

摘要 ( 1347 )

PDF (3479KB) ( 924 )

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针对具有定常时延的二阶积分器多智能体系统,提出一种不依赖时延的分布式编队控制律。通过引入编队误差的积分信息,设计一种新的分布式比例积分微分控制律。和当前的编队控制律相比,分布式比例积分微分控制律具有对部分恒偏差故障鲁棒的特性。利用Nyquist稳定性判据,通过分析系统开环传递函数的幅相曲线特性,给出独立于时延的编队控制律存在的充要条件。仿真结果验证了该方法的有效性。

基于L2范数最小估计的无人机飞控系统故障检测

陈杰,钟麦英,张利刚

2017, 47(5): 89-95. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.273

摘要 ( 1687 )

PDF (1453KB) ( 638 )

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为了实现无人机飞行控制系统的快速在线故障检测,提出一种基于L2范数最小估计的无人机非线性飞行控制系统快速故障检测方法。建立无人机飞行控制系统的非线性故障模型,并将未知输入的L2范数最小估计值作为残差评价函数,对系统故障进行检测。在针对线性离散时变系统故障检测方法研究的基础上,利用Krein空间投影实现残差评价函数的递推计算以减小故障检测计算量。以无人机升降舵及速率陀螺故障检测为例,对算法进行仿真试验验证。试验结果表明:该方法可以快速有效的实现无人机飞行控制系统故障检测,为无人机的安全飞行提供可靠的保障。

基于中间变量观测器的多智能体故障检测

武炎明,王瑞云,王占山

2017, 47(5): 96-102. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.169

摘要 ( 1613 )

PDF (1518KB) ( 892 )

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针对无向拓扑结构下线性多智能体系统,研究执行器故障的检测问题。通过设计一系列维数扩展的虚拟系统,给出一种基于中间变量观测器的执行器故障诊断方法,克服了现有观测器所需的匹配条件,利用合适的中间变量矩阵,可同时估计系统的状态信息和故障信息。通过智能体状态之间的残差信息,不仅可以检测智能体发生故障,还可以检测相邻智能体故障信息。基于Lyapunov 稳定性理论,证明了系统估计误差最终有界。仿真结果验证了所提出设计方法的有效性。

基于改进距离相似度的故障可分离性分析方法

宋洋,钟麦英

2017, 47(5): 103-109. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.269

摘要 ( 1440 )

PDF (3892KB) ( 599 )

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为了定量分析故障分离的难易程度,提出基于改进距离相似度的故障可分离性分析方法。以基于等价空间的故障诊断残差产生器为例,根据不同故障引起残差向量在概率分布上的差异建立改进故障分离条件,利用残差向量的距离相似度和方向相似度评价故障分离的难易程度,提出基于改进距离相似度的故障可分离性定量评价指标。通过仿真试验分析某固定翼无人机纵向飞行控制系统的故障可分离性。结果表明:该方法能够准确判断故障分离条件,定量分析系统进行故障分离的难易程度,与现有方法相比,改进故障分离条件更为直观,基于改进距离相似度的故障可分离性评价指标能够实现残差向量在距离差异和方向差异的综合评价。

基于两步子空间划分的化工过程监测方法

杨雅伟,宋冰,侍洪波

2017, 47(5): 110-117. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.176

摘要 ( 1434 )

PDF (3277KB) ( 611 )

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为了解决现代化工过程采集的数据维度高、分布复杂的问题,提出一种基于两步子空间(two step subspace division, TSSD)划分的化工过程监测方法。为了降低过程分析复杂度,将具有相似特性的变量划分为同一空间。考虑数据的复杂分布问题,将第一步得到的每个子空间划分为高斯空间与非高斯空间。利用主元分析(principal component analysis, PCA)和独立元分析(independent component analysis, ICA)方法建立检测模型并构造统计量。整合每个子空间的统计量并基于局部离群因子(local outlier factor, LOF)方法构建综合统计量。结果表明:TSSD方法对于16个故障均能取得最优的漏报率,尤其是故障10和故障16,漏报率分别为15.375%和6.75%,有效验证所提出的基于两步子空间划分的过程监测方法的优越性。

基于小波奇异熵和SOM神经网络的微电网系统故障诊断

邱路,叶银忠,姜春娣

2017, 47(5): 118-122. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.183

摘要 ( 1582 )

PDF (1512KB) ( 618 )

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针对微电网系统运行方式灵活、拓扑结构多样的特点,基于对小波变换、奇异值分解和泛化信息熵基本理论的分析,揭示了小波奇异熵能够对故障信号给出确定的量度,将小波奇异熵与自组织特征映射(self-organizing feature map, SOM)神经网络相结合,提出一种能够适应微电网系统拓扑结构变化情况的故障诊断方法。利用PSCAD4.2建立了微电网故障仿真系统,进行故障诊断仿真试验。试验结果表明:该方法不受故障位置、故障时刻等因素的影响,在微电网系统拓扑结构发生变化的情况下,能实现有效的故障诊断。

一种模式关联主元分析的海流机故障检测方法

张米露,王天真,汤天浩,辛斌

2017, 47(5): 123-129. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.166

摘要 ( 1446 )

PDF (3124KB) ( 626 )

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针对海流机复杂工况下发电过程数据的多模式和模式频繁变动的问题,提出一种模式关联主元分析方法。从理论上分析模式变化对传统主元分析(principal component analysis, PCA)的影响,描述了过程数据多模式下的故障检测问题。提出一种模式标准化算法,动态拟合多模式数据特征。通过构建多模式关联关系,将变化模式引起的统计量差值剔除。通过搭建海流机试验平台,对比所提方法与传统检测方法验证了所提方法的有效性。理论分析和试验结果表明:在海流机变转速同时变载荷工况下,所提方法能够快速准确的检测出故障。

基于SCKF方法的非线性随机动态系统故障诊断方法

李洪阳,何潇

2017, 47(5): 130-135. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.252

摘要 ( 1675 )

PDF (2618KB) ( 602 )

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基于平方根容积卡尔曼滤波方法(Square root cubature Kalman filter, SCKF),研究一类非线性随机动态系统的故障检测与估计问题。SCKF对解决复杂非线性系统的状态估计问题,具有精度高、稳定性优和计算复杂度低等优点。针对发生执行器故障的非线性随机动态系统,采用SCKF估计系统状态,并根据状态估计结果,利用滑动时间窗口技术设计残差信号,检测故障发生。在检测到故障之后,构造增广系统,实现对执行器故障幅值的估计。通过仿真试验验证了所提出方法的有效性。

基于两阶段TKF的测量死区下离散时间系统的故障估计

黄洁,何潇

2017, 47(5): 136-142. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.212

摘要 ( 1616 )

PDF (2744KB) ( 910 )

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针对出现测量死区的离散系统,提出一种基于两阶段TKF的故障估计方法。引入2个Bernoulli随机向量描述输出死区,并设计了增广状态Tobit卡尔曼滤波器(augmented state Tobit Kalman filter, ASTKF)。通过两步U-V变换方法对ASTKF的协方差矩阵解耦,从而获得两阶段Tobit卡尔曼滤波器(two-stage Tobit Kalman filter, TSTKF),并且利用TSTKF解决了系统故障估计问题。对所提出方法进行仿真,并与标准卡尔曼滤波器、间歇观测下的卡尔曼滤波器进行比较,说明了该方法的可行性和准确性。

基于PCA相似度和谱聚类相结合的高炉历史数据聚类

庞人铭,王波,叶昊,张海峰,李明亮

2017, 47(5): 143-149. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.172

摘要 ( 1640 )

PDF (2051KB) ( 575 )

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将主元分析(principal component analysis, PCA)模型相似度(以下简称PCA相似度)和谱聚类(spectral clustering)算法相结合,并用于基于高炉历史数据挖掘的炉况工作点变化的分析。利用PCA相似度与距离相似度的加权来衡量滑窗数据集之间的相似度,进一步将数据集的聚类问题转化为图的最优划分问题,通过谱聚类得到聚类结果。该方法降低了高炉工作点漂移的影响,能够有效稳定的实现高炉炉况工作点的聚类。基于现场历史数据的离线测试表明:与已有的基于PCA相似度和k-means聚类的算法对比,本研究可以更加有效区分炉况工作点的跳变。

基于等价空间的无人机飞行控制系统故障检测

赵煊,钟麦英,郭丁飞

2017, 47(5): 150-156. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.270

摘要 ( 1799 )

PDF (1126KB) ( 417 )

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无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)飞行控制系统的故障检测,对于保障无人机的飞行安全具有重要意义。等价空间方法具有残差与未知初始状态解耦的优势,但随着等价空间阶次的提高,其在线计算量显著增大。针对上述问题,提出一种基于等价空间的无人机非线性飞行控制系统快速故障检测方法。建立无人机飞行控制系统的非线性故障模型,在针对线性离散时变系统的等价空间故障检测方法研究的基础上,利用Krein空间投影来实现残差评价函数的递推计算以减小故障检测计算量。以无人机空速管及升降舵故障检测为例,对算法进行了仿真试验验证。试验结果表明,提出的方法可以实现无人机飞行控制系统的快速故障检测。

基于几何特征与流形距离的锂电池健康评估

包塔拉,马剑,甘祖旺

2017, 47(5): 157-165. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.268

摘要 ( 1177 )

PDF (3970KB) ( 499 )

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作为实现电池健康管理的有效途径,精准的荷电状态估计和健康衰退状况评估能够很好的解决锂离子电池在实际使用过程中面临的可靠使用和安全管理问题。考虑到现有电池健康衰退状况评估方法将监测数据放在欧氏空间进行分析,因而扭曲了数据的本质结构导致工况适用性差,利用流形学习挖掘隐藏在电池监测数据中的健康信息,并在流形空间中对锂离子电池健康状态进行度量。进行实例分析并对该方法的有效性进行了验证。

X尾翼无人机的故障诊断和容错控制方法

邓俊武,张玉民,张红娣,杜晓坤

2017, 47(5): 166-172. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.195

摘要 ( 1663 )

PDF (4281KB) ( 2123 )

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作动器是无人机的关键执行机构,针对作动器卡死、增益损失、偏差等故障问题,采用检测滤波器和卡尔曼滤波相结合的方法进行故障检测和故障参数估计:使用检测滤波器输出带有作动器故障信息的残差向量,并利用阈值检测和残差方向特性检测和隔离故障;在得到故障警报后使用卡尔曼滤波方法对故障参数进行在线估计,得出故障的具体性质和程度;针对不同的故障形式,采用控制命令补偿或重构的方法进行容错控制。基于X型尾翼无人机的转弯速率模型进行仿真试验,结果验证该方法有效可行,能够实现较快的故障诊断,容错策略可以较好的恢复系统性能。

基于高调制频率的双通道数字锁相算法

张晓莉,全伟,刘刚

2017, 47(5): 173-178. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.296

摘要 ( 1318 )

PDF (968KB) ( 451 )

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为提高数字锁相放大器的最大调制频率,并同时快速检测双频复合信号,提出一种基于方波参考的快速数字锁相算法。该算法设置四路参考信号,其中两路为频率为f的正交参考信号,两路为频率为2f的正交参考信号。设置两个调制频率分别为(2a-1)f和(4b-2)f,同时对平均滤波器的长度进行设置,避免通道之间产生干扰。试验表明,该算法能同时检测双频复合信号中每个分量的幅值和相位,且幅值误差小于0.7%,相位误差小于0.5%。相敏检波过程中的乘法运算被加法和减法替代,提高数字锁相算法的运算速度,有效扩大锁相放大器的检测带宽。

基于MLFDA的化工过程故障模式分类方法

王磊,邓晓刚,曹玉苹,田学民

2017, 47(5): 179-186. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.181

摘要 ( 1404 )

PDF (2284KB) ( 490 )

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Fisher判别分析(FDA)是一种有效的化工过程故障模式分类方法,但是其忽视了数据局部结构信息的挖掘。针对该问题,提出一种多块局部Fisher判别分析(MLFDA)方法,以更有效地识别化工过程故障。从变量和样本两个维度来分析数据的局部结构特性。针对变量维度的局部信息挖掘问题,设计了一种基于变量与数据集主元空间的相关度的变量分块方法,将全局过程变量划分为多个局部变量块。进一步考虑到样本维度的局部结构特性,应用基于局部权重因子的局部Fisher判别分析(LFDA)为每个局部变量块构建分类器。提出一种基于分类性能加权的多分类器集成方法,以融合不同分类器的决策结果。在Tennessee Eastman过程上的仿真结果说明,MLFDA方法具有比传统的FDA和LFDA方法更低的故障误分类率。

基于因果拓扑图的工业过程故障诊断

王梦园,张雄,马亮,彭开香

2017, 47(5): 187-194. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.239

摘要 ( 1947 )

PDF (2687KB) ( 799 )

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基于因果拓扑图的工业过程故障诊断方法,将过程知识与数据驱动故障诊断方法结合,有效解决了故障定位和故障传播路径辨识问题。在因果拓扑图的基础上,基于偏相关系数提出一种相关性指标(correlation index, CI)定量衡量因果拓扑中变量间的相关性,实现变量间因果性和相关性的良好结合。为得到准确的故障检测结果,采用概率主元分析(PPCA)对CI指标进行监测。在检测出故障后,应用重构贡献图(reconstruction-based contribution, RBC)和因果拓扑图,并引入加权平均值的概念辨识出最可能的故障传播路径。将提出的方法用于带钢热连轧过程,结果表明,基于因果拓扑图的故障诊断方法能够准确地定位故障源,辨识故障传播路径。

一种基于椭球体支持向量描述的异常检测方法

姚宇,冯健,张化光,韩克镇

2017, 47(5): 195-202. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.180

摘要 ( 1438 )

PDF (2353KB) ( 427 )

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为了解决训练样本数据集中正类、负类样本不平衡的问题,提出一种考虑负类样本信息的加权超椭球体支持向描述方法(weighted hyper-ellipsoidal support vector data description with negative samples, WNESVDD)。该方法首先引入马氏距离,充分考虑样本分布信息,同时利用正类、负类样本信息建模,融合代价敏感学习思想对不同类样本赋予不同权重。研究结果表明,所提方法可有效减少决策边界包围的空白区域,更好地调整决策边界,而且数据集的利用率明显提高。所提方法应用在University of California at Irvine(UCI)数据集和半导体工业过程数据上的试验结果证明,所提方法具有较强的异常检测能力,相比于同类方法,漏报误报明显减少。

一类复杂网络的协同容错控制

黄成凯,杨浩,姜斌,程舒瑶

2017, 47(5): 203-209. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.194

摘要 ( 1371 )

PDF (1235KB) ( 468 )

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针对一类拓扑结构随时间变换的复杂网络提出一套协同容错的控制策略。设计基于邻居节点的线性互联控制律,主要研究各个系统同步问题,并给出一个各节点可同步的充分条件。在系统发生故障的时候,通过设计的协同控制率各节点仍然可以实现同步。通过一个包含四个单机械臂的复杂网络验证所设计的控制方法。

基于滑模观测器的异步电动机速度传感器故障诊断及容错控制

谢晓龙,姜斌,刘剑慰,蒋银行

2017, 47(5): 210-214. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.175

摘要 ( 1509 )

PDF (2112KB) ( 475 )

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针对异步电动机矢量控制系统中速度传感器故障问题,提出基于滑模观测器的故障诊断及容错控制方法。通过坐标变换的方法建立异步电动机的状态空间模型,从而构造滑模观测器,并使用李雅普诺夫稳定性理论求解稳定性条件并给出转速自适应律;设计矢量控制系统的转速切换策略,当残差信号大于给定阈值时使系统切换到无速度传感器矢量控制方式,保持异步电动机稳定运行。仿真结果表明该方法可以在0.2 s内实现故障检测,并使系统稳定运行,体现出该方法的快速性和有效性。

动态核主元分析在无人机故障诊断中的应用

李明虎,李钢,钟麦英

2017, 47(5): 215-222. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.274

摘要 ( 1473 )

PDF (2390KB) ( 464 )

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飞行控制系统作为无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)的核心子系统,对其进行故障诊断可以大大提高无人机的安全性和可靠性。在无人机数学模型未知或者不确定的情况下,数据驱动的故障诊断方法比基于模型的方法更实用。考虑无人机飞行控制系统是典型的非线性动态系统,采用一种非线性主元分析方法对其进行故障诊断。利用数据建立无人机飞行控制系统正常状态下的动态核主元模型,通过T²和SPE两种统计量实现故障检测;故障发生后,利用重构贡献图的方法进行故障分离。仿真试验证明,该方法能对典型的无人机执行器和传感器故障进行有效监测和诊断。与动态主元分析相比,动态核主元分析方法对微小故障更为敏感。

基于小波包信息熵和小波神经网络的异步电机故障诊断

吴建萍,姜斌,刘剑慰

2017, 47(5): 223-228. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.179

摘要 ( 1492 )

PDF (1904KB) ( 462 )

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采用一种基于小波包信息熵和小波神经网络的方法对异步电机进行故障诊断。将故障信号进行小波包预处理,并在此基础上提取信号的小波包能谱熵和小波包系数熵,构成信号的信息熵特征向量。训练小波神经网络使其在输入特征向量后能有效检测并输出故障模式,以实现对单一故障和复合故障的诊断。通过内嵌的方式把小波变换融入神经网络,具有良好的自适应分辨率和容错能力,可以有效避免局部最小值以及收敛速度过于缓慢的问题。试验表明,基于小波包信息熵和小波神经网络的方法能很好地进行异步电机的故障诊断,且该方法优于同参数下的BP神经网络模型。

一种多电平逆变器故障诊断与容错控制策略

刘卓,王天真,汤天浩,冯页帆,姚君琦,高迪驹

2017, 47(5): 229-237. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.170

摘要 ( 1715 )

PDF (3383KB) ( 471 )

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针对逆变器开关元件的开路故障,提出一种级联H桥多电平逆变器故障诊断与容错控制策略。在不改变级联H桥多电平逆变器电路拓扑的情况下,通过快速傅里叶变换(fast fourier transform, FFT)和主元分析(principal component analysis, PCA)对逆变器原始开路故障数据进行了预处理和特征提取,构建贝叶斯网络(Bayesian network, BN)对级联H桥多电平逆变器开关元件的故障进行快速诊断,根据诊断的结果,基于变载波和调制波电压重构容错控制方法,使逆变器输出电压仍能满足系统平稳运行的要求,通过仿真与试验验证了该策略具有良好的诊断及容错控制性能。

不确定奇异随机分布系统的故障诊断和容错控制

孙源呈,姚利娜

2017, 47(5): 238-245. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.184

摘要 ( 1550 )

PDF (2144KB) ( 336 )

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针对带有概率密度函数逼近误差的非高斯不确定奇异随机分布控制系统提出鲁棒故障诊断算法,在有模型不确定性和概率密度函数逼近误差的情况下设计故障诊断观测器估计故障信息。故障发生后,利用故障信息重构跟踪控制器使得输出概率密度函数仍能够跟踪期望概率密度函数。利用李雅普诺夫稳定性理论分析观测误差动态系统、闭环控制系统和跟踪误差动态系统的稳定性,相应的增益矩阵由线性矩阵不等式求解。仿真实例验证了算法对时变故障的有效性。

基于混合MPLS的多阶段过程质量预报方法

叶晓丰, 王培良, 杨泽宇

2017, 47(5): 246-253. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.178

摘要 ( 1319 )

PDF (1471KB) ( 300 )

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针对传统的多向偏最小二乘方法(multi-way partial least squares, MPLS)在质量预报中存在着模型预测精度低、局部预报能力不足等问题,提出一种多MPLS模型融合方法来提高预报表现。利用高斯混合模型(Gauss mixture model, GMM)对每批次过程和质量数据组成的高维空间进行阶段识别。针对多批次同一子阶段长度不等问题,采用动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法依据最长持续时间同步为等长轨迹,并在子阶段中按变量展开方式建立MPLS模型。根据Fisher判据分析(Fisher discriminate analysis, FDA)最小化子阶段数据集间相关性,利用核密度方法估计子阶段数据集去相关后的概率密度分布来在线监测阶段切换。利用贝叶斯原则融合各子阶段MPLS模型进行质量预报。将该方法应用到工业青霉素发酵过程中,表明了所提方法具有更好的监控性能和预报能力。

带有不准确测量噪声的最小二乘故障估计

赵晔,何潇,周东华

2017, 47(5): 254-262. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.253

摘要 ( 1033 )

PDF (1544KB) ( 317 )

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针对一类带有事件触发测量传输和不准确测量噪声统计特性的系统,研究了最小二乘故障估计及其性能分析。通常情况下,测量噪声的统计特性不是完全已知的。提出一种事件触发机制,当预先设定的条件被破坏即事件被触发时,测量输出会传到远端估计器。在满足使得滤波误差协方差最小的意义下,设计了滤波器,其参数通过最小二乘的方法在线迭代得到,然后进一步分析了带有不准确测量噪声的滤波器性能。最后,利用具有实际背景的数值仿真例子说明了所提算法的有效性以及带有不准确测量噪声对于估计性能的差异影响。

具有切换拓扑结构的多智能体系统故障估计

崔阳,张柯,姜斌

2017, 47(5): 263-270. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.177

摘要 ( 1512 )

PDF (1034KB) ( 452 )

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针对具有切换拓扑结构的多智能体系统,研究基于模型依赖平均驻留时间的多智能体系统的执行器故障估计问题。基于相对输出估计误差,为多智能体系统设计观测器,并由此建立全局动态误差方程。考虑拓扑结构变化和存在干扰的情况,基于切换系统稳定性理论和故障诊断理论,利用模型依赖平均驻留时间方法,分析给出观测器存在条件及参数设计判据,通过适当的故障估计算法,得到故障估计误差指数收敛且满足H_∞性能的充分条件,并以线性矩阵不等式的形式给出。对多智能体系统进行仿真验证,结果表明所提出方法的正确性和有效性。

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