本文關鍵詞：數(shù)據(jù)驅動傳感器故障誤差補償與容錯控制方法研究

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【摘要】：隨著現(xiàn)代工業(yè)生產過程的日益大型與復雜化,人們對系統(tǒng)安全可靠性的要求也隨之提高。當今的工業(yè)系統(tǒng)也因技術的迅速發(fā)展存儲了大量的數(shù)據(jù),這為提高系統(tǒng)的安全可靠性無疑提供了一定的數(shù)據(jù)冗余保障。鑒于此,考慮實際工業(yè)多為非線性系統(tǒng),且傳感器易發(fā)生故障問題,基于數(shù)據(jù)驅動技術,本文針對傳感器已知確定性故障和未知不確定故障,分別提出了基于逆的誤差補償與基于故障檢測可靠性評價的軟冗余容錯控制方法,并針對恒偏差、精度下降等常見的傳感器故障進行了相應仿真及半實體實驗研究。工作包括:1)基于數(shù)據(jù)驅動非線性系統(tǒng)神經網(wǎng)絡與Wiener模型的建模方法研究考慮工業(yè)系統(tǒng)中傳感器發(fā)生故障時,已知確定性故障誤差多為非線性靜態(tài)特性,而工業(yè)對象又多表現(xiàn)為非線性動態(tài)特性,傳統(tǒng)的機理建模方法難以表達且實施相應的補償,本文針對這兩種不同的非線性特性,結合神經網(wǎng)絡與Wiener模型的各自優(yōu)勢,采用改進的LM-BP神經網(wǎng)絡與RBF神經網(wǎng)絡進行靜態(tài)非線性建模以補償已知故障產生的誤差,并以此為基礎提出了Wiener與神經網(wǎng)絡(NNWiener)混合的建模方法,對系統(tǒng)過程進行動態(tài)非線性建模研究,為傳感器未知故障容錯奠定基礎。2)基于LM-BP與RBF神經網(wǎng)絡的傳感器已知故障誤差補償研究考慮到傳感器已知故障誤差的靜態(tài)、確定性,且神經網(wǎng)絡具有很好的靜態(tài)非線性的逼近能力,文中提出了兩種基于串、并聯(lián)逆方法的故障誤差補償方案。該方案首先借助傳感技術分別采集故障傳感器與正常傳感器的輸出值,然后基于LM-BP與RBF建模技術,分別建立故障傳感器輸出與正常傳感器輸出、故障傳感器和其正常傳感器差值之間的非線性映射關系,并將其以串或并聯(lián)方式引入系統(tǒng)對傳感器故障確定性誤差予以補償,建模結果顯示兩種方法均具有較好的擬合精度,半實體實驗結果表明故障誤差補償具有工程可用性。3)基于故障檢測可靠性評價的傳感器未知故障軟冗余容錯控制方法研究考慮到未知故障誤差的動態(tài)、不確定性,且針對傳感器故障檢測可靠性評價缺失引起的容錯安全問題,提出了一種基于故障檢測可靠性評價函數(shù)的NNWiener模型軟冗余容錯控制方法。該方案首先通過仿真和PCS液位控制實驗平臺獲取對象的控制量及傳感器數(shù)據(jù),然后基于這些數(shù)據(jù)建立仿真與實驗對象的動態(tài)NN-Wiener模型,并與故障檢測模塊及軟冗余容錯模塊嵌入仿真與PCS液位控制系統(tǒng)平臺中,仿真和實驗結果均表明NN-Wiener預測模型與SPRT算法的結合能夠可靠及時檢測PCS中傳感器的各類故障,基于故障檢測可靠性評價軟硬結合反饋可平滑切換,并對傳感器故障實現(xiàn)安全容錯,這也揭示出文中所述方法的工程可用性。
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP212

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李亮;杜利東;趙湛;衛(wèi)克晶;;數(shù)字氣壓傳感器的一種高效標定和補償方法[J];傳感器與微系統(tǒng);2014年11期

2 李煒;張婧瑜;;基于LS-SVM軟傳感器的容錯控制方法及應用[J];蘭州理工大學學報;2014年05期

3 李煒;張婧瑜;;多模型傳感器故障軟閉環(huán)容錯控制研究[J];計算機應用研究;2015年02期

4 莊育鋒;胡曉瑾;翟宇;;基于BP神經網(wǎng)絡的微量藥品動態(tài)稱重系統(tǒng)非線性補償[J];儀器儀表學報;2014年08期

5 栗鵬飛;楊永平;;提高太陽能熱泵系統(tǒng)溫度傳感器測量準確性的研究[J];傳感技術學報;2014年08期

6 陽志杰;倪文軍;栗克國;王臣;鄭羽;王金海;;基于CAV444的電容式波高傳感器的設計與溫度補償[J];儀表技術與傳感器;2014年05期

7 毛海杰;李煒;馮小林;;非線性系統(tǒng)主動容錯控制綜述[J];傳感器與微系統(tǒng);2014年04期

8 樊兆峰;馬小平;邵曉根;;非線性系統(tǒng)RBF神經網(wǎng)絡多步預測控制[J];控制與決策;2014年07期

9 周東華;史建濤;何瀟;;動態(tài)系統(tǒng)間歇故障診斷技術綜述[J];自動化學報;2014年02期

10 賈立;李訓龍;;Hammerstein模型辨識的回顧及展望[J];控制理論與應用;2014年01期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 任燕燕;基于智能計算的非線性系統(tǒng)辨識算法研究及其應用[D];華北電力大學;2014年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 喬雷杰;基于智能優(yōu)化算法的Wiener模型辨識[D];燕山大學;2010年

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