王印松 ,孙天舒 ,丁梦婷 ,袁环环 ,解沛然

(1.华北电力大学自动化系,河北保定 071003;2.华北电力大学控制与计算机工程学院,北京 102206)

1 引言

随着工业过程的日益大型化和复杂,提高控制系统的可靠性尤为重要[1].流程工业中,执行器作为控制系统中的关键部件,工作环境恶劣、故障发生频繁,其故障的发生往往危及整个系统的控制策略,造成巨大的经济损失,因此有关执行器故障检测技术的研究对于提高系统可靠性、安全性,保证正常的生产活动具有极为重要的现实意义[2-3].

当前执行器故障检测的方法可分为基于解析模型的方法、基于经验知识的方法以及基于数据驱动的方法[4-7].基于解析模型的方法主要包括状态估计法[8]、参数估计法[9]、等价空间法[10]这3种方法.其基本思想是利用系统的物理模型对产生的残差进行评价来判断故障是否发生,是一种比较成熟的方法,但是需要精确的模型,而现代系统结构复杂、噪声多、内部变量耦合度高,这都为建立精确模型带来了困难.基于经验知识的方法可分为3大类:专家系统[11]、定性仿真[12]以及模糊逻辑推理[13]的方法.该类方法对模型精度要求不高,但依赖相关技术人员的从业经验对故障进行推理判断,学习性不强且经验知识难以获得.随着计算机技术的发展,基于数据驱动的故障诊断方法受到了人们的关注,它通过提取过程数据来诊断系统故障,不过分依赖经验知识,不受限于复杂的机理过程,包……