流程工业的仪表快速故障检测方法研究[摘要]通过分析工业实际仪表信号发现，仪表信号的波动状态能很好地表征仪表状态，由此提出了一种基于信号方差分析的快速仪表故障检测算法，并在实际的工业数据上进行了仿真验证。仿真结果表明，这种故障检测方法能够对处于萌芽状态或发展中的早期故障做出判断，且检测迅速，物理意义明确，适用于大规模的流程工业过程。[关键词]流程工业；仪表故障；检测方差分析：TH86文献标识码：A：1009-914X（2017）06-0020-01引言随着自动化水平的日益提高，现代化生产过程的控制系统规模不断扩大，复杂性迅速增加，从而引起维修费用增加、停机损失巨大或事故后果严重等问题。因此，传统的参数报警和联锁保护系统---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---已不能满足现代化生产过程的需要，对于大型复杂系统，人们更为迫切地希望提高其整体可靠性与可维修性，而故障检测与诊断技术恰好为达到这一目标提供了一条有效的途径。当前的故障诊断与检测方法可分为三大类基于定量模型的方法、基于定性模型的方法和基于过程历史数据的方法。基于定量模型的方法过于依赖过程模型的准确程度，在复杂、严重非线性以及强耦合的流程工业中难以得到广泛应用；基于定性模型的方法也称为基于知R的方法，适合于有大量生产经验和工艺知识可以利用的场合，但通用性较差；基于过程历史数据的方法以采集的过程数据为基础，通过各种数据处理与分析方法挖掘出隐含信息，比较符合流程工业的特点，通用性强，是目前故障诊断方法的研究重点。但大多数基于过程数据的故障诊断分析算法非常复杂，只能监控少数关键变量，当需要检测仪表数量较大时，难以满足实时性的要求，所以在大规模工业过程上成功应用的例子并不多。本文通过对实际工业过程仪表信号的分析发现，仪表信号的波动情况能很好地表征仪表性能状态，由此提出了一种---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---基于信号方差分析的快速仪表故障检测算法。1过程控制系统的故障与诊断过程控制系统的故障是指系统状态出现的不期望的并且不能容许也不能自动恢复的偏差。上图为故障诊断系统的框架，显示了一个基本的过程控制系统中不同的故障。一般来说，故障分为过程故障、控制器故障、传感器和执行器故障三类。过程故障指对象特性的剧烈变化，大多由设备硬件故障引起，如压缩机或泵设备的联锁自保停机也可能是上况失常造成的，比如反应器进料流量的浓度偏离其正常或稳定工作点。控制器故障大多由计算机硬件或软件故障引起，可通过冗余设计等技术提高计算机稳定性和网络通讯质量来避免。传感器和执行器故障指仪表的固定误差、漂移或超限等。由于过程中很多仪表为自动控制提供反馈信号或执行调节动作，因此这类仪表的故障常引起状态变量偏离稳定工况，可能导致控制系统失效，甚至酿成事故，必须尽早发现并处理。据统计，80%的控制系统失效起因于传感器和执行器的故障，，是导致控制系统失效的主要原因。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---其他如偶然事件，过程噪声和测量噪声等不属于故障诊断的范畴。过程噪声引起真实模型与预测模型的误差测量噪声则使测量变量带有高频组分。2基于方差分析的故障检测方法通过对大量的传感器检测仪表采集数据的分析发现，各类正常运行仪表的检测数据具有很鲜明的统计特性，以热电偶、热电阻为代表的温度信号，相对变化缓慢，波动幅度较小；以差压变送器为基础的流量、差压、液位信号，相对变化迅速，波动幅度较大；其它分析仪表，如氧含量分析仪等，也具有特殊的脉动规律。另一方面，对于同一仪表，当运行状态发生变化时，其统计特性也将发生显著的变化。上述现象给我们提供了一条很有启发性的研究思路，通过对所采集的数据分析，提取如均值、方差等统计量，再对这些统计量进行分析就可以获取仪表的状态信息。方差分析故障检测方法完全基于仪表实时信号的差分时间序列，主要由三个步骤组成：（1）对原始时间序列进行一阶差分处理，并去除奇异点；（2）对---本文来源于网络，仅供参考，...