【摘要】：隨著工業(yè)系統(tǒng)的發(fā)展,人們對(duì)其穩(wěn)定性和安全性的要求逐漸提升。為保證長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行,必須使用故障預(yù)測(cè)方法對(duì)健康狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)。工業(yè)系統(tǒng)的故障表現(xiàn)在數(shù)據(jù)上主要是出現(xiàn)不正常的波動(dòng),如均值變大或變量協(xié)方差出現(xiàn)變化等�；跀�(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障預(yù)測(cè)方法主要是在故障的早期對(duì)這些波動(dòng)進(jìn)行識(shí)別,并預(yù)測(cè)其變化趨勢(shì),提前確定系統(tǒng)可能出現(xiàn)故障的時(shí)間。這種方法的應(yīng)用可以使操作人員合理的安排維護(hù)計(jì)劃,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)視情維護(hù),有效降低故障引起的損失。目前,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障預(yù)測(cè)方法通常包含兩類,即故障的早期診斷和剩余使用壽命(Remaining Useful Life,RUL)預(yù)測(cè)。其中故障的早期診斷主要是在工業(yè)系統(tǒng)剛剛表現(xiàn)出故障趨勢(shì)時(shí)發(fā)現(xiàn)故障因素。RUL預(yù)測(cè)用于在確定故障發(fā)生之后對(duì)故障的演化過(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文分別對(duì)卡爾曼濾波器和故障重構(gòu)方法在故障預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行研究。首先,由于現(xiàn)有工業(yè)系統(tǒng)如船舶柴油機(jī)等往往存在工作環(huán)境復(fù)雜且工作狀態(tài)多變的特點(diǎn),本文提出了 一種增強(qiáng)型間歇性未知輸入卡爾曼濾波器(Enhanced Intermittent Unknown Input Kalman Filter,EIIKF)方法,結(jié)合了未知輸入卡爾曼濾波器(Unknown Input Kalman Filter,UIKF)和間歇性未知輸入卡爾曼濾波器(Intermittent Unknown Input Kalman Filter,IIKF),可以根據(jù)估計(jì)的未知輸入項(xiàng)降低建模復(fù)雜度并處理工作狀態(tài)轉(zhuǎn)換引起的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)變化。使用改進(jìn)的序貫概率比檢驗(yàn)方法處理殘差可以發(fā)現(xiàn)初期故障。其次,考慮到出現(xiàn)故障時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的T2和SPE統(tǒng)計(jì)量會(huì)增大且超出控制限,本文提出基于監(jiān)控統(tǒng)計(jì)量的故障子空間分解方法結(jié)合控制限和迭代方法對(duì)PCA監(jiān)測(cè)空間中的故障方向進(jìn)行提取,隨后在原始監(jiān)測(cè)空間中對(duì)故障相關(guān)變量進(jìn)行選擇,可以降低故障演化過(guò)程的噪聲和計(jì)算復(fù)雜度。最后,考慮到振動(dòng)信號(hào)不利于直接展現(xiàn)故障特征,本文在時(shí)域和頻域中提取特征信號(hào),并使用故障重構(gòu)方法分別根據(jù)故障相關(guān)性和故障幅值演化過(guò)程的魯棒性對(duì)故障方向進(jìn)行選擇。根據(jù)獲得的故障發(fā)生早期數(shù)據(jù)訓(xùn)練矢量自回歸(Vector Autoregression,VAR)模型實(shí)現(xiàn)完整故障發(fā)生過(guò)程的預(yù)測(cè),可以獲得令人滿意的故障預(yù)測(cè)結(jié)果。
【圖文】：

故障診斷要解決的主要問(wèn)題是如何檢測(cè)，識(shí)別和隔離系統(tǒng)故障［３２］，這意味著需要檢逡逑測(cè)故障是否已經(jīng)發(fā)生并找出故障的位置和類型。完整的故障發(fā)生過(guò)程可以分為三個(gè)階逡逑段，如圖１．２所示，即初始故障、功能性故障和完全故障。其中初始故障是指系統(tǒng)剛剛逡逑表現(xiàn)出故障趨勢(shì)，并不對(duì)正常工作造成影響。功能性故障是指系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)明顯的故障逡逑現(xiàn)象，甚至某些功能已經(jīng)受到影響，但完整的系統(tǒng)仍然可以勉強(qiáng)工作。完全故障是指系逡逑統(tǒng)己經(jīng)遭受到嚴(yán)重的損傷，失去了正常工作的能力。當(dāng)前的研宄認(rèn)為在初始故障和功能逡逑－４邋－逡逑

逑其中Ｍ為實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，只為預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，《為采樣個(gè)數(shù)。逡逑為了更好的展現(xiàn)三種算法參數(shù)預(yù)測(cè)的性能，圖２．２中選用排氣溫度為例展現(xiàn)具體的逡逑參數(shù)預(yù)測(cè)對(duì)比結(jié)果。ＵＩＫＦ主要是通過(guò)未知輸入項(xiàng)對(duì)預(yù)測(cè)過(guò)程中的不確定性進(jìn)行補(bǔ)償，逡逑因此具有最好的預(yù)測(cè)精度，但圖２．２中可以看出其預(yù)測(cè)魯棒性較差，容易出現(xiàn)誤報(bào)現(xiàn)象。逡逑ＩＩＫＦ可以通過(guò)間歇性系數(shù)完成具有工作狀態(tài)轉(zhuǎn)換時(shí)的參數(shù)預(yù)測(cè)，，但在平穩(wěn)工作狀態(tài)下預(yù)逡逑測(cè)精度較差。ＥＩＩＫＦ綜合了兩種算法的優(yōu)勢(shì)
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP277;TN713

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本文編號(hào)：2595633