【摘要】：現(xiàn)代工業(yè)流程日益規(guī)�；c集成化給自動(dòng)控制技術(shù)帶來(lái)了越來(lái)越多的挑戰(zhàn)。隨著“中國(guó)制造2025”計(jì)劃的逐步實(shí)施,各企業(yè)也進(jìn)一步提高了對(duì)工廠生產(chǎn)率、利潤(rùn)率、能耗、質(zhì)量和安全標(biāo)準(zhǔn)的要求。與此同時(shí),研究者認(rèn)識(shí)到,現(xiàn)代工業(yè)過程控制回路性能低下是一個(gè)普遍存在且日趨嚴(yán)重的問題。其中振蕩現(xiàn)象是控制器性能惡化最主要的形式。大型工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)中往往包含成百上千的控制回路,因此,必須配套相應(yīng)的振蕩監(jiān)控機(jī)制以確保各生產(chǎn)過程的安全高效運(yùn)行。然而目前的研究主要集中于平穩(wěn)過程時(shí)不變、線性振蕩行為的檢測(cè)與診斷,不能解決工業(yè)過程中普遍存在的時(shí)變、非線性和非平穩(wěn)等問題。二十一世紀(jì)初,以經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EMD)為代表的現(xiàn)代時(shí)頻分析方法在各工程領(lǐng)域迅速獲得有效的應(yīng)用。這類方法突破了傳統(tǒng)線性和穩(wěn)態(tài)頻譜分析的桎梏,極大推動(dòng)了非線性、非平穩(wěn)信號(hào)處理領(lǐng)域的發(fā)展。鑒于此,本文以現(xiàn)代時(shí)頻分析方法為研究基礎(chǔ),圍繞工業(yè)過程振蕩現(xiàn)象的檢測(cè)與診斷課題,進(jìn)行了以下研究:·針對(duì)非平穩(wěn)工業(yè)過程中的時(shí)變、多周期振蕩行為,本文研究了一種基于局部均值分解(LMD)的單回路振蕩檢測(cè)方法。該方法首先就端點(diǎn)效應(yīng)、監(jiān)控窗口尺寸、迭代終止條件三個(gè)方面對(duì)LMD算法進(jìn)行優(yōu)化,再結(jié)合魯棒Lempel-Ziv復(fù)雜度設(shè)計(jì)監(jiān)控指標(biāo)達(dá)到振蕩檢測(cè)目的。其次,針對(duì)非線性、多周期振蕩行為,以及工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)控制性能的在線監(jiān)控要求,本文研究了一種基于本質(zhì)時(shí)間尺度分解(ITD)的在線振蕩檢測(cè)方法。該方法提出了用以消除ITD算法模式混疊效應(yīng)的篩選聚類機(jī)制,設(shè)計(jì)了基于振蕩特性的魯棒性統(tǒng)計(jì)指標(biāo),并最終實(shí)現(xiàn)了快速振蕩檢測(cè)的目的;·針對(duì)現(xiàn)有多維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?MEMD)方法計(jì)算負(fù)荷高、采樣率高、過度分解的缺點(diǎn),本文提出了快速多維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?FMEMD)及噪聲輔助—快速多維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?NA-FMEMD)兩種多維時(shí)頻分析方法。本文首先對(duì)一維EMD的多維擴(kuò)展概念作了全新定義,然后通過架構(gòu)多維與一維空間的映射關(guān)系,成功將多維空間運(yùn)算降至一維,極大縮短了FMEMD的運(yùn)行時(shí)間。另外,本文所提出的NA-FMEMD方法既可應(yīng)用于單回路振蕩提取,又可實(shí)現(xiàn)廠級(jí)振蕩檢測(cè);·針對(duì)目前多維時(shí)頻分析方法匱乏的現(xiàn)狀,本文提出了兩種多維本質(zhì)時(shí)間尺度分解(MITD)方法。間接法MITD與FMEMD方法類似,通過架構(gòu)超定線性方程組來(lái)求解相應(yīng)的多維分解產(chǎn)物的。直接法MITD則是將ITD方法中的幾何概念和算子推廣至多維。以上兩種多維時(shí)頻分析方法同本同源,但由于不同的實(shí)現(xiàn)形式而各具特色,且均能有效應(yīng)用于非線性、非平穩(wěn)工業(yè)過程中的廠級(jí)振蕩分析;·針對(duì)目前多數(shù)振蕩診斷方法要求過程平穩(wěn)性這一特點(diǎn),本文提出了一種通過分析原數(shù)據(jù)與替代數(shù)據(jù)自相關(guān)函數(shù)間異同并設(shè)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)以實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)性檢測(cè)的方法。另外,針對(duì)短時(shí)非平穩(wěn)序列中的弱非線性振蕩行為,本文開發(fā)了一種基于高階譜與時(shí)頻替代數(shù)據(jù)的振蕩診斷方法。該方法首先提出倒雙相干譜這一全新定義,然后結(jié)合LMD設(shè)計(jì)非平穩(wěn)替代數(shù)據(jù),最后通過假設(shè)檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了工業(yè)過程的非線性振蕩診斷。本文立足于信號(hào)處理領(lǐng)域基礎(chǔ)研究,以信息技術(shù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為工程應(yīng)用出發(fā)點(diǎn),旨在構(gòu)建現(xiàn)代時(shí)頻分析方法與工業(yè)控制過程振蕩檢測(cè)與診斷命題之間的橋梁。本文所開發(fā)的多維時(shí)頻分析方法或?qū)橹T如生物醫(yī)學(xué)、圖像信息學(xué)、設(shè)備診斷等相關(guān)產(chǎn)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域帶來(lái)新的啟示與工具。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP273
【圖文】：

特性的變化，它們的控制器性能也會(huì)逐漸遐化［２］。國(guó)際知名自動(dòng)化方案供應(yīng)商ＨｏｎｅｙＷｅｌｌ逡逑公司曾針對(duì)流程工業(yè)中２６０００個(gè)控制回路進(jìn)行了長(zhǎng)達(dá)兩年的性能分析與統(tǒng)計(jì)［３］。所得性能逡逑評(píng)估結(jié)果分布如圖１．１所示�？梢钥吹剑瑑H有大約三分之一的回路能夠長(zhǎng)期穩(wěn)定在良好的逡逑控制水平，其余回路均一定程度地表現(xiàn)出性能下降的問題。性能較差的控制回路會(huì)長(zhǎng)期逡逑干擾過程的運(yùn)行，增加原料和能源消耗，降低產(chǎn)品質(zhì)量與利潤(rùn)率，嚴(yán)重時(shí)甚至影響到流程逡逑工業(yè)安全［４］。由于裝置結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平、人員素質(zhì)以及信息化技術(shù)等方面與國(guó)際先進(jìn)水平逡逑相比還存在一定差距，國(guó)內(nèi)流程工業(yè)中控制系統(tǒng)存在的問題其實(shí)更多［５］。若僅一味地追求逡逑產(chǎn)能的提速與規(guī)模的擴(kuò)張，而忽略控制系統(tǒng)的監(jiān)控與維護(hù)，其未來(lái)導(dǎo)向無(wú)異于涸澤而漁。逡逑控制回路性能低下的原因可能是裝置特性的變化，如對(duì)象工藝指標(biāo)波動(dòng)、傳感器故逡逑障、執(zhí)行閥粘滯等；也可能是外部擾動(dòng)的影響，如上游物料流波動(dòng)，季節(jié)、環(huán)境溫度變化逡逑等【６】。這些變化均可能影響基礎(chǔ)控制回路的控制性能，嚴(yán)重時(shí)將會(huì)導(dǎo)致廠級(jí)范圍內(nèi)的工藝逡逑參數(shù)振蕩。振蕩現(xiàn)象是控制器性能惡化的首要特征

需采取一定的校正措施以恢復(fù)控制系統(tǒng)的健康運(yùn)行。通常而言，性能不佳的控制回路逡逑可通過整定其控制器參數(shù)來(lái)提高性能。當(dāng)現(xiàn)有的控制結(jié)構(gòu)已無(wú)法達(dá)到期望的性能時(shí)，需逡逑采用其他可能會(huì)干擾系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)的根本改進(jìn)措施。圖１．２給出了控制回路振蕩行為評(píng)估、監(jiān)逡逑控、診斷和性能改善的主要步驟［１５］。逡逑、—邐＾＾逡逑圖１．２振蕩檢測(cè)、診斷與改善的基本步驟逡逑上圖中各個(gè)環(huán)節(jié)所涉及內(nèi)容均不是一朝一夕可解決的，其中囊括方法包羅萬(wàn)象，如逡逑時(shí)間序列分析、頻譜分析、時(shí)頻分析、因果分析、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、信息熵、控制論、逡逑系統(tǒng)辨識(shí)等［１６］。受時(shí)間、精力所限，本文專注于探討單回路振蕩檢測(cè)、廠級(jí)振蕩檢測(cè)以逡逑３逡逑

需采取一定的校正措施以恢復(fù)控制系統(tǒng)的健康運(yùn)行。通常而言，性能不佳的控制回路逡逑可通過整定其控制器參數(shù)來(lái)提高性能。當(dāng)現(xiàn)有的控制結(jié)構(gòu)已無(wú)法達(dá)到期望的性能時(shí)，需逡逑采用其他可能會(huì)干擾系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)的根本改進(jìn)措施。圖１．２給出了控制回路振蕩行為評(píng)估、監(jiān)逡逑控、診斷和性能改善的主要步驟［１５］。逡逑、—邐＾＾逡逑圖１．２振蕩檢測(cè)、診斷與改善的基本步驟逡逑上圖中各個(gè)環(huán)節(jié)所涉及內(nèi)容均不是一朝一夕可解決的，其中囊括方法包羅萬(wàn)象，如逡逑時(shí)間序列分析、頻譜分析、時(shí)頻分析、因果分析、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、信息熵、控制論、逡逑系統(tǒng)辨識(shí)等［１６］。受時(shí)間、精力所限，本文專注于探討單回路振蕩檢測(cè)、廠級(jí)振蕩檢測(cè)以逡逑３逡逑

本文編號(hào)：2778221