基于核偏最小二乘的非线性过程故障检测方法研究(2)
1.2 研究故障检测的意义
故障检测和诊断技术是保证生产装置安全稳定运行的重要手段。随着科学技术的进步，工业生产装置越来越复杂化，系统结构逐渐从单变量系统发展到以多变量系统为主，生产装置通常具有严重的非线性、时变性、结构和参数的不确定性以及多输入多输出之问的强耦合性，传统的靠人工检点故障的方法已无法适应现代工业生产的要求，所以迫切需要建立和完善满足现代工业过程故障诊断性能要求的新理论和新方法。如今，故障诊断技术广泛的应用在石油化工，电力、钢铁、冶金、航空和导弹发射等领域。这些行业多是在高温高压或低温真空条件下进行生产，而且生产中常伴有爆炸、毒气泄露、锅炉断裂等危险，因此为了提高经济效益和降低生产成本，保证职工的人身安全，使得故障诊断和检测技术引起了越来越多的关注，近年其相关研究成为控制领域研究的热点问题。
因此，研究开发具有集控制、监视和诊断功能于一体的现场总线控制系统己成为工厂综合自动化发展的迫切需要。通过采取监督生产过程的运行状态，不断检测过程的变化和故障信息。故障产生后，能够迅速识别故障源，隔离并消除故障等手段，可以防止灾难性事故的发生，减少产品质量的波动，提高产品的竞争力。故障诊断技术既可以监控设备的安全可靠运行，又可获得巨大的经济效益，因此，不断探索故障诊断技术的新理论、新方法，提高故障诊断技术在工业生产中的应用推广，对现代工业生产具有十分重要的意义。
1.3 过程监控和故障检测
过程监控的目的是监视系统运行状态。检测系统是否发生故障，并对故障系统的异变幅度进行定量分析，判断故障类型、发生时间、变化幅度、表现形式、影响程度，必要时提出相应的文护与改进措施。所谓故障叫是指系统至少有～个重要变量或特性出现较大偏差，偏离了正常范围。工业系统中发生的故障类型n，包括：执行器故障、过程故障和传感器故障(如图1．1所示)。其中，执行器故障可能是调节阀失灵等；过程故障包括元部件发生故障，过程参数变化(如催化剂中毒和热交换器结垢)以及干扰参数的变化(如过程进料流的浓度或周围温度发生极端变化)等；传感器故障则可能是测量产生偏差或传感器失灵。根据故障的性质，故障又可分为突发故障和缓变故障。从建模角度出发，故障可分为乘性故障和加性故障。过程发生故障时，系统的性能明显低于正常水平，难以实现其预期的功能。为了确保过程运行状况满足给定的性能指标，需要对故障进行检测、诊断与消除。因此，这些任务就与过程监控联系起来了。
图 1.1各种不同类型的故障定义
1.3.1 过程监控的分类
从不同角度出发，过程监控方法的分类也不完全相同。P．M．Frank教授将过程监控方法划分成三类：基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法。但是，随着基于数据的多变量统计方法在故障检测和诊断中不断得到应用，基于统计分析模型的方法逐渐从基于信号处理的方法中分离出来。本论文将过程监控方法分成四类。一，即基于解析模型的方法、基于知识的方法、基于信号处理的方法和基于数据驱动的方法。下面，对各种方法的适用环境、优缺点及发展情况进行简单评述：
(1)基于解析模型的方法：基于解析模型的方法是最早发展起来的，当可以建立被控对象的较为精确的数学模型时，首选基于解析模型的方法。其优点陆，是能深入系统本质的动态性质和实时诊断，缺点是系统模型通常难以获得、不确定或具有非线性时不易实现。在实际应用中，基于解析模型的方法受到复杂过程精确数学模型难以建立的限制，不能得到广泛应用。