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1、基于数据驱动的系统监控与故障诊断System Monitoring and Fault Diagnosis Based on Data-drivenSystem Monitoring and Fault Diagnosis Based on Data-driven宋执环宋执环浙江大学控制科学与工程学系浙江大学控制科学与工程学系背景介绍与系统构成背景介绍与系统构成* Copyright by Zhihuan Song3系统监控的意义系统监控的意义n n 现代化工业正朝着大规模、复杂化的方向发展，通现代化工业正朝着大规模、复杂化的方向发展，通常包含高温、高压、易燃、易爆的生产过程，系统一常包含高温
2、、高压、易燃、易爆的生产过程，系统一旦发生事故就会造成人员和财产的巨大损失。旦发生事故就会造成人员和财产的巨大损失。n n系统监控有系统监控有2 2层含义：层含义：n n以保证主要设备乃至生产全过程的安全为目标：避免生产以保证主要设备乃至生产全过程的安全为目标：避免生产事故、减少财产损失；事故、减少财产损失；n n为保证产品质量为目标：减少产品质量波动、实现优质高为保证产品质量为目标：减少产品质量波动、实现优质高效。效。* Copyright by Zhihuan Song4复杂工业系统复杂工业系统能 源原 料公用工程生产过程（离散、连续或间歇）付产品产品废物（气、液、固）市场自动化设备（仪表
3、、PLC、DCS、FCS等）* Copyright by Zhihuan Song5企业信息化系统结构企业信息化系统结构决策层管理层调度层经营决策系统产品策略管理信息系统生产计划生产调度系统调度指令过程监控系统过程监控系统系统优化计算机控制系统控制信息生产过程监控层监控层控制层关系数据库实时数据库* Copyright by Zhihuan Song6ERPEnterprise Resource PlanningPCSProcess Control SystemMESManufacturing Execution System企业资源计划过程控制系统制造执行系统企业信息化系统三层结构企业信息化
4、系统三层结构* Copyright by Zhihuan Song7监控系统定位监控系统定位ERPEnterprise Resource PlanningPCSProcess Control SystemMESManufacturing Execution System企业资源计划过程控制系统制造执行系统系统监控与故障诊断* Copyright by Zhihuan Song8n n随着计算机测量与控制系统和各种智能化仪表在工业过程中随着计算机测量与控制系统和各种智能化仪表在工业过程中的广泛应用，大量的过程数据被采集并存储下来。但是这些的广泛应用，大量的过程数据被采集并存储下来。但是这些包含过
5、程运行状态信息的数据往往没有被有效地利用，以至包含过程运行状态信息的数据往往没有被有效地利用，以至出现了所谓的出现了所谓的“ “数据很多，信息很少数据很多，信息很少” ”的现象。的现象。n n造成这一现象的主要原因造成这一现象的主要原因: :n n最初是由于工业控制计算机系统缺乏足够的计算能力和统一的数据存最初是由于工业控制计算机系统缺乏足够的计算能力和统一的数据存储格式；储格式；n n缺乏有效的分析算法和可利用的商业软件包；缺乏有效的分析算法和可利用的商业软件包；n n如何利用这些数据的目的性不够明确。如何利用这些数据的目的性不够明确。n n随着工业计算机技术、现场总线技术的发展，相关的数据
6、分随着工业计算机技术、现场总线技术的发展，相关的数据分析理论的研究也取得到了长足的进步。因此，工业界已意识析理论的研究也取得到了长足的进步。因此，工业界已意识到并且也已具备了相应的能力，必须将海量的数据变为有用到并且也已具备了相应的能力，必须将海量的数据变为有用的信息，服务于生产安全和产品质量控制，以起到降低成本的信息，服务于生产安全和产品质量控制，以起到降低成本、提高企业竞争力的作用。、提高企业竞争力的作用。 数据处理的需求数据处理的需求* Copyright by Zhihuan Song9n n通过对工业过程数据的采集、预处理（滤波、校正等通过对工业过程数据的采集、预处理（滤波、校正等）
7、和分析（特征提取、模式分类等），监督生产过程）和分析（特征提取、模式分类等），监督生产过程的运行状态，检测系统的故障信息、诊断故障原因，的运行状态，检测系统的故障信息、诊断故障原因，分析和预测生产过程的动态趋势，从而达到减小产品分析和预测生产过程的动态趋势，从而达到减小产品质量波动、保障系统可靠运行的目标，使生产系统始质量波动、保障系统可靠运行的目标，使生产系统始终处于最佳运行状态。终处于最佳运行状态。 基于数据驱动的系统监控基于数据驱动的系统监控* Copyright by Zhihuan Song10监控系统组成结构监控系统组成结构* Copyright by Zhihuan Song11
8、监控与故障诊断系统监控与故障诊断系统显示显示报警报警记录记录控制控制集成监控系统集成监控系统监控监控诊断诊断数据库、知识库维护数据库、知识库维护数据预处理数据预处理数据采集数据采集传感器传感器自学习自学习特征提取特征提取算算法法库库知知识识库库数数据据库库* Copyright by Zhihuan Song12时域特征时域特征特征提取特征提取频域特征频域特征时频域特征时频域特征其它模型形式其它模型形式时间序列图时间序列图统计分析统计分析控制图控制图标称概率图标称概率图熵分析熵分析相关分析相关分析信息增益分析信息增益分析监控分析方法监控分析方法* Copyright by Zhihuan So
9、ng13主要数据驱动方法主要数据驱动方法n n数字信号处理方法数字信号处理方法 n n谱分析、小波分析等谱分析、小波分析等n n统计分析方法统计分析方法n n主元分析（主元分析（P Principal rincipal C Component omponent A Analysisnalysis, , PCAPCA）、偏最）、偏最小二乘（小二乘（P Partial artial L Least east S Squaresquares, , PLS PLS ）、）、FisherFisher判别分析判别分析、 CVACVA等等n n统计学习方法统计学习方法n n支持向量机（支持向量机（SVM S
10、VM ）、）、KernelKernel学习等学习等n n人工智能方法人工智能方法 n n神经网络、粗糙集、模糊推理、专家系统等神经网络、粗糙集、模糊推理、专家系统等面向故障诊断的系统监控面向故障诊断的系统监控* Copyright by Zhihuan Song15基本情况基本情况n n我们的研究工作始于我们的研究工作始于19971997年年n n先后受到先后受到4 4项国家自然科学基金项目（其中项国家自然科学基金项目（其中2 2项已完成项已完成，2 2项在研）、和项在研）、和1 1项国家项国家863863项目和项目和1 1项浙江省科技项浙江省科技计划项目的支持计划项目的支持n n主要研究领域
11、：主要研究领域：n n小波多尺度分析小波多尺度分析n n统计分析方法（统计分析方法（PCAPCA、PLS PLS ）n n支持向量机（支持向量机（SVM SVM ）、）、KernelKernel学习等学习等* Copyright by Zhihuan Song16基于小波分析的监控方法基于小波分析的监控方法 利用小波变换进行监控和故障检测的思路：利用小波变换进行监控和故障检测的思路：n n在进行故障检测时，同时对系统的输入和被检测信号（系统在进行故障检测时，同时对系统的输入和被检测信号（系统的输出或可能的状态变量）进行小波变换。的输出或可能的状态变量）进行小波变换。n n然后分析不同尺度下的信
12、号的变换结果。然后分析不同尺度下的信号的变换结果。n n在被检测的信号的小波分析中剔除由于输入信号变化引起的在被检测的信号的小波分析中剔除由于输入信号变化引起的奇异点，那么剩下的奇异点代表的就是系统发生的故障点。奇异点，那么剩下的奇异点代表的就是系统发生的故障点。* Copyright by Zhihuan Song17一个应用实例一个应用实例 n n利用改进的小波包分频算法进行挖掘机提升系统故障信号的利用改进的小波包分频算法进行挖掘机提升系统故障信号的检测，并成功应用。检测，并成功应用。n n已知提升系统轴承因缺损而产生的振动频率为：已知提升系统轴承因缺损而产生的振动频率为：84.6Hz84
13、.6Hz（内（内圈脱落）和圈脱落）和58.10Hz58.10Hz（外圈脱落）。（外圈脱落）。n n从从FFTFFT频谱图可见主要频线为：频谱图可见主要频线为：213.91Hz213.91Hz、429.47Hz429.47Hz和和645.26Hz645.26Hz，它们分别是齿轮啮合频率及其，它们分别是齿轮啮合频率及其2 2倍、倍、3 3倍频率，是倍频率，是齿轮正常运行时的典型频谱。这些频谱强烈淹没了轴承的故齿轮正常运行时的典型频谱。这些频谱强烈淹没了轴承的故障信息。障信息。 * Copyright by Zhihuan Song18基于小波包的故障检测方法基于小波包的故障检测方法 频率Hz 频率
14、Hz 05010015010203040506020100501001503040506000.20.40.60.8-3000-2000-100001000200002004006008001000100200300400500时间/s频率Hz * Copyright by Zhihuan Song19多元统计分析的应用背景多元统计分析的应用背景n n在现代流程工业中，随着测控技术的快速发展，人们已经能在现代流程工业中，随着测控技术的快速发展，人们已经能够对越来越多的过程变量和产品质量指标进行测量；同时计够对越来越多的过程变量和产品质量指标进行测量；同时计算机和数据库技术的普及，使工厂拥有了相
15、当丰富的生产数算机和数据库技术的普及，使工厂拥有了相当丰富的生产数据资源。据资源。n n工业过程，尤其是流程工业，在工业过程，尤其是流程工业，在同一过程中的不同变量间往同一过程中的不同变量间往往存在相互关联的关系往存在相互关联的关系。比如在精馏塔的操作中，进料组分。比如在精馏塔的操作中，进料组分的变化会引起各塔板温度、塔顶和塔底组分等多个变量的变的变化会引起各塔板温度、塔顶和塔底组分等多个变量的变化。从直观上看，这种多变量间的变化是错综复杂的。化。从直观上看，这种多变量间的变化是错综复杂的。* Copyright by Zhihuan Song20多元统计分析的应用背景多元统计分析的应用背景n
16、 n厂方有内在的需求：采用多变量统计分析技术对大量采集的测控数据和产厂方有内在的需求：采用多变量统计分析技术对大量采集的测控数据和产品质量数据进行分析。以便揭示过程的内在变化规律、趋势，为提高产品品质量数据进行分析。以便揭示过程的内在变化规律、趋势，为提高产品质量提高有用信息，从而把数据资源优势转化为生产效益和产品质量优势质量提高有用信息，从而把数据资源优势转化为生产效益和产品质量优势。n n客户对产品性能的定量要求也越来越严格。这就要求对许多过程变量和产客户对产品性能的定量要求也越来越严格。这就要求对许多过程变量和产品性能指标进行分析、处理和监测。仅依靠分别对这些变量和指标逐一进品性能指标进行分析、处理和监测。仅依靠分别对这些变量和指标逐一进行单变量行单变量SPCSPC分析，其结果往往不太可靠。分析，其结果往往不太可靠。* Copyright by Zhihuan Song21多元统计分析的应用背景多元统计分析的应用背景n n早期的理论发展：早期的理论发展：将单变量将单变量SPCSPC技术直接扩展到多变量的情况。出现了技术直接扩展到多变量的情况。出现了所谓的所谓的多变量多变量SPC/
