基于多层流模型的故障诊断算法研究
2021-08-20顾琳琳欧阳军
机械工程与自动化 2021年3期
顾琳琳,欧阳军
(1.中国电力工程顾问集团 华北电力设计院有限公司,北京 100020;2.特灵科技研发中心,上海 200051)
0 引言
现代工业过程由许多设备组成,设备上装有传感器以监测运行数据并判断工作状态。正常工作时设备的参数会在正常的范围内,发生故障时,参数会超出正常范围,并形成一种故障信号呈现在监控系统中。故障信号中,由故障直接产生的属于主要故障信号,由主要故障传播而导致的信号属于次要故障信号。工业过程故障诊断的重点是将主要故障信号从次要故障信号中分离出来,找到故障的根本原因。
一些研究者开发了基于模型的诊断系统(MBD: Model-Based Diagnosis),其中Lind[1]开发的多层流模型是一种比较有特色的建模方法。多层流试图把工业过程中各种设备的基本属性,包括质量流、能量流以及信息流提取出来,以此构建出工业过程的模型,并基于模型利用数字化的方法来分析工业过程。
Larsson[2]和Dahlstrand[3]在多层流模型的基础上开发出了故障诊断的方法,Larsson描述了如何将模型与工厂过程设备的工作状态进行对应,并建立起各种工作状态之间的因果关系;而Dahlstrand则提出了一种故障信号的因果关系分析办法,可用来推理故障状态的主要故障信号。
多层流模型在电厂故障诊断和可靠性领域中的应用和研究较多,Ouyang等[4]将多层流模型应用于核电厂的故障诊断中,并验证了SGTR故障诊断。杨明[5]、陈强[6]、王文林等[7]将多层流模型应用到核电厂可靠性的分析中,并结合故障树提出了不确定性分析的方法。……
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