本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)傳感器故障誤差補(bǔ)償與容錯(cuò)控制方法研究

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【摘要】：隨著現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程的日益大型與復(fù)雜化,人們對(duì)系統(tǒng)安全可靠性的要求也隨之提高。當(dāng)今的工業(yè)系統(tǒng)也因技術(shù)的迅速發(fā)展存儲(chǔ)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(shí)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(qū)動(dòng)技術(shù),本文針對(duì)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(bǔ)償與基于故障檢測可靠性評(píng)價(jià)的軟冗余容錯(cuò)控制方法,并針對(duì)恒偏差、精度下降等常見的傳感器故障進(jìn)行了相應(yīng)仿真及半實(shí)體實(shí)驗(yàn)研究。工作包括:1)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)非線性系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shí),已知確定性故障誤差多為非線性靜態(tài)特性,而工業(yè)對(duì)象又多表現(xiàn)為非線性動(dòng)態(tài)特性,傳統(tǒng)的機(jī)理建模方法難以表達(dá)且實(shí)施相應(yīng)的補(bǔ)償,本文針對(duì)這兩種不同的非線性特性,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Wiener模型的各自優(yōu)勢,采用改進(jìn)的LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行靜態(tài)非線性建模以補(bǔ)償已知故障產(chǎn)生的誤差,并以此為基礎(chǔ)提出了Wiener與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNWiener)混合的建模方法,對(duì)系統(tǒng)過程進(jìn)行動(dòng)態(tài)非線性建模研究,為傳感器未知故障容錯(cuò)奠定基礎(chǔ)。2)基于LM-BP與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器已知故障誤差補(bǔ)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(bǔ)償方案。該方案首先借助傳感技術(shù)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(shù),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(guān)系,并將其以串或并聯(lián)方式引入系統(tǒng)對(duì)傳感器故障確定性誤差予以補(bǔ)償,建模結(jié)果顯示兩種方法均具有較好的擬合精度,半實(shí)體實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明故障誤差補(bǔ)償具有工程可用性。3)基于故障檢測可靠性評(píng)價(jià)的傳感器未知故障軟冗余容錯(cuò)控制方法研究考慮到未知故障誤差的動(dòng)態(tài)、不確定性,且針對(duì)傳感器故障檢測可靠性評(píng)價(jià)缺失引起的容錯(cuò)安全問題,提出了一種基于故障檢測可靠性評(píng)價(jià)函數(shù)的NNWiener模型軟冗余容錯(cuò)控制方法。該方案首先通過仿真和PCS液位控制實(shí)驗(yàn)平臺(tái)獲取對(duì)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(shí)驗(yàn)對(duì)象的動(dòng)態(tài)NN-Wiener模型,并與故障檢測模塊及軟冗余容錯(cuò)模塊嵌入仿真與PCS液位控制系統(tǒng)平臺(tái)中,仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明NN-Wiener預(yù)測模型與SPRT算法的結(jié)合能夠可靠及時(shí)檢測PCS中傳感器的各類故障,基于故障檢測可靠性評(píng)價(jià)軟硬結(jié)合反饋可平滑切換,并對(duì)傳感器故障實(shí)現(xiàn)安全容錯(cuò),這也揭示出文中所述方法的工程可用性。
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP212

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