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在線傳感器突變信號(hào)的檢測與區(qū)分技術(shù)

發(fā)布時(shí)間:2010-12-6 20:15    發(fā)布者:designer
關(guān)鍵詞: 傳感器 , 突變信號(hào)
為了準(zhǔn)確區(qū)分傳感器突變信號(hào)產(chǎn)生的原因,提出了基于數(shù)學(xué)模型的小波頻帶分析法.針對工業(yè)流程中的測控系統(tǒng),分析了輸出突變信號(hào)的頻率組成與突變原因的關(guān)系.用小波頻帶分析技術(shù),將高低頻信號(hào)分離,并進(jìn)行能量統(tǒng)計(jì),根據(jù)高低頻信號(hào)能量比例的變化,判斷出突變信號(hào)產(chǎn)生的原因.經(jīng)典型控制系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)仿真和恒壓供水系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效地診斷出傳感器是否發(fā)生故障.

在測控系統(tǒng)中,傳感器的輸出信號(hào)受多種因素的影響,常發(fā)生突變.這些突變點(diǎn)數(shù)值包含有重要的故障信息,準(zhǔn)確捕捉并區(qū)分導(dǎo)致這些突變點(diǎn)產(chǎn)生的原因,是傳感器故障診斷的關(guān)鍵.文獻(xiàn)僅依賴于傳感器的輸出時(shí)間序列來診斷傳感器的故障,把傳感器輸出信號(hào)的突變都?xì)w結(jié)于傳感器的故障.文獻(xiàn)的做法是對控制系統(tǒng)的輸入和輸出信號(hào)分別進(jìn)行小波變換,當(dāng)小波函數(shù)可看作某一平滑函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)時(shí),信號(hào)的突變點(diǎn)對應(yīng)于其小波變換的模極大值,由此檢測突變點(diǎn),并產(chǎn)生殘差序列和分析傳感器故障,并認(rèn)為傳感器輸出信號(hào)的突變是由于傳感器的故障或系統(tǒng)輸入信號(hào)的突變引起的.事實(shí)上,引起傳感器輸出信號(hào)突變的原因很多,除了系統(tǒng)輸入突變和傳感器本身的故障之外,還有過程擾動(dòng)、執(zhí)行器故障、控制器故障、被控對象及外部電磁場干擾等.在實(shí)際應(yīng)用中,上述傳感器故障診斷方法具有一定的局限性.通常,在工業(yè)過程控制中,被控對象的時(shí)間常數(shù)較大,不能響應(yīng)突變信號(hào)中的高頻分量.作者基于小波變換的頻帶分析技術(shù),探討分析導(dǎo)致傳感器輸出信號(hào)發(fā)生突變的原因,為在線傳感器的故障診斷與性能評(píng)估提供一種實(shí)用的分析方法.

1 突變信號(hào)的產(chǎn)生及特征分析

典型控制系統(tǒng)一般由控制器(Gc(s))、執(zhí)行器(Gv(s))、被控對象(Go(g),Gd(s))和傳感器((Gm(s))4個(gè)部分組成,其框圖如圖l所示.





圖中X(s)為傳感器輸出(即控制系統(tǒng)被控參數(shù)的測量值).

一般工業(yè)過程中的大多數(shù)被控對象動(dòng)態(tài)特性的時(shí)間常數(shù)較大,為了保證快速不失真地檢測其輸出信號(hào),傳感器動(dòng)態(tài)特性的時(shí)間常數(shù)相對較小.

系統(tǒng)(傳感器)的突變信號(hào)是指其輸出幅值和頻率突然以較大的速率增大或減小,且二者相互依從.

1.1由輸入R(s)引起的突變

在圖1中,設(shè)





其對數(shù)頻率特性曲線如圖2所示.

由曲線可得該組合環(huán)節(jié)的截止頻率ωc≈1 Hz.

曲線高頻段(ω>100ωc的區(qū)段)的特性由Gc(s),Gv(s),Go(s)中較小的時(shí)間常數(shù)決定,由于遠(yuǎn)離ωc,且以較大的斜率向-∞dB方向衰減,反映出該組合環(huán)節(jié)的低通濾波特性,形成了系統(tǒng)對輸入信號(hào)中的高頻分量不能響應(yīng)的特點(diǎn).高頻段的特點(diǎn)對系統(tǒng)瞬態(tài)性能影響較小,但反映時(shí)域響應(yīng)不可能階躍變化。因而有延遲時(shí)間存在.高頻段直接反映了系統(tǒng)對輸入信號(hào)中的高頻分量的抑制能力,其分貝值越低,抑制能力越強(qiáng).

由于一般工業(yè)對象的時(shí)間常數(shù)To普遍較大,使得截止頻率ωc較小,因而在輸入R(s)突變時(shí),對象輸出Xo(s)及傳感器輸出X(s)的響應(yīng)突變信號(hào)的頻率分布較低,且頻帶較窄.

1.2 由控制器、執(zhí)行器的故障及過程擾動(dòng)的突變引起的突變

用同樣的分析方法,可以得出同樣的結(jié)論:由控制器、執(zhí)行器的故障及過程擾動(dòng)的突變引起的輸出響應(yīng)突變信號(hào)的頻率分布較低,頻帶較窄.

1.3 由外部強(qiáng)電磁場干擾引起的突變

一般認(rèn)為,傳感器能夠抗各種高頻電子(無線電,這里不予考慮)干擾.外部強(qiáng)電磁場干擾一般不會(huì)引起被控對象輸出Xo(s)的變化,它常常通過電路耦合,直接引起傳感器輸出信號(hào)X(s)變化,而且一般是脈沖信號(hào).

1.4 由傳感器故障引起的突變

傳感器故障分為突發(fā)型故障(abrupt)和緩變型故障(incipient),作者僅對突發(fā)型故障進(jìn)行分析.傳感器突發(fā)型故障主要有:偏差型故障、脈沖型故障、漂移型故障和周期型故障,不論那種突發(fā)型故障,都將直接導(dǎo)致傳感器輸出信號(hào)X(s)的突變.由于這些突發(fā)型故障是由于傳感器內(nèi)部元部件參數(shù)的突變引起,輸出X(s)響應(yīng)突變信號(hào)的頻帶較寬,不僅包含由低頻分量,還有一定的高頻分量,這是區(qū)別于由輸入信號(hào)突變、控制器故障、執(zhí)行器的故障及過程擾動(dòng)的突變引起的傳感器輸出X(s)響應(yīng)突變信號(hào)的顯著特點(diǎn),是本文中區(qū)分突變原因及進(jìn)行傳感器故障診斷的理論依據(jù).

1.5 被控對象故障引起的突變

被控對象發(fā)生故障時(shí),突變信號(hào)的頻譜與傳感器的輸入頻帶密切相關(guān),當(dāng)傳感器的輸入頻帶較寬時(shí),突變信號(hào)中將含有高頻分量,但一般工業(yè)過程中使用的傳感器輸入頻帶較窄,突變信號(hào)中一般不含高頻分量.各種突變原因及其信號(hào)特征見表1.




2 基于小波變換的頻帶分析

狹義的小波分析僅指多分辨率分析,廣義的小波分析則包括多分辨率分析和小波包分析兩部分,它們的關(guān)系如圖3所示.





圖3中粗實(shí)線部分為多分辨率分解過程,小波包分解是小波變換的多分辨率分解的推廣,多分辨率分解只將尺度空間V進(jìn)行了分解,即




而小波包分解將多分辨率分解中未分解的小波空間Wj進(jìn)一步分解.因?yàn)樾〔ǹ臻g劃分對應(yīng)著頻帶劃分,所以小波包分解可獲得更高的頻率分辨率.通常的頻帶分析大多是基于小波包分析的,但它在提高頻率分辨率的同時(shí),算法的復(fù)雜度也加大.作者從實(shí)際問題的需要出發(fā),選擇了基于多分辨率分析的方法,可以滿足要求.

2.1頻帶分析方法

設(shè)信號(hào)X(t)的頻帶寬度為[0,f],分解層數(shù)為N,則多分辨率分解后,各空間對應(yīng)的信號(hào)頻率范圍




對不同頻帶內(nèi)的信號(hào)分析的方法.通常可以根據(jù)感興趣的信號(hào)頻率范圍,將信號(hào)在一定的尺度上分解,從而提取相應(yīng)頻帶內(nèi)的信息.若是對各頻帶內(nèi)的信號(hào)的能量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,形成反映信號(hào)能量的特征向量,稱之為頻帶的能量分析.

2.2小波頻帶與能量積分

小波頻帶分析技術(shù)的理論依據(jù)是Parseval能量積分等式,對于離散正交小波變換,Parseval等式為




式中:x(t)為待分析的信號(hào);<x(t),ψm,n(t)>為小波變換系數(shù).式(1)將信號(hào)時(shí)域的能量和小波展開域的能量對應(yīng)起來,這樣就可以根據(jù)各頻帶內(nèi)的小波系數(shù)變化研究信號(hào)x(t)的組成頻率的變化.

2.3分析步驟

根據(jù)表1中的分析結(jié)果,基于多分辨率分析的能帶分析實(shí)現(xiàn)如下:
①利用系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的先驗(yàn)知識(shí),確定對象的截止頻率ωc,以0~10ωc作為系統(tǒng)帶寬;
②確定合適的采樣頻率,保證電磁干擾信號(hào)能被采集到,若采樣頻率為f,則分析頻率


③確定合適的小波分解層數(shù)N,使得0~lOωc正好包括在低頻空間VN內(nèi),并把整個(gè)分析空間分成相對的低頻空間和高頻空間,除系統(tǒng)帶寬所在的低頻空間VN外,其余空間WN,WN-1,Wl合并為高頻空間;
④選擇合適的小波函數(shù)進(jìn)行多分辨率分解,將分解所得的小波系數(shù),按照式(1)計(jì)算相應(yīng)空間(頻帶)內(nèi)信號(hào)的能量,形成表征空間中信號(hào)能量的二維向量e=[e1,e2],其中e1表示低頻信號(hào)的能量,e2表示高頻信號(hào)的能量;
⑤把表征空間能量的二維向量e=[e1,e2]歸一化處理,即

進(jìn)行特征分析.e01代表低頻信號(hào)的能量與總能量之比,e02代表高頻信號(hào)的能量與總能量之比.

3 仿真分析

作者對圖1所示的典型系統(tǒng)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),在正常工作狀態(tài)時(shí),Gc(s),Gv(s),Go(s)的取值同前,




在系統(tǒng)穩(wěn)定的不同時(shí)刻,分別使R(s),D1(s)發(fā)生單位階躍變化;D2(s)由0變?yōu)榉禐?的脈沖信號(hào)或0.2sin100πt的周期信號(hào);對象和傳感器的特性傳函在正常值與故障值之間切換,以模擬引起輸出信號(hào)突變的5種原因、6種形式,并采集各突變過程的數(shù)據(jù).不論那種原因引起的信號(hào)突變,其高頻信號(hào)分量瞬間產(chǎn)生,很快消失.所以在采集到的信號(hào)的總能量中,高頻分量占的比率較小,為了提高檢測的靈敏度,對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了去“直流”處理,即把采樣數(shù)據(jù)與信號(hào)突變前10點(diǎn)的平均值相減.另外在采樣數(shù)據(jù)中加入了方差為0.003的零均值白噪聲.系統(tǒng)的采樣頻率f=200Hz,分析頻率fo=100 Hz,選用了db4小波對信號(hào)進(jìn)行了3層分解,這樣低頻空間的信號(hào)頻率范圍是0~12.5 Hz,高頻空間的信號(hào)頻率范圍是12.5~100 Hz,并對分析所得的高頻系數(shù)進(jìn)行了硬閾值去噪處理,然后按照式(1)進(jìn)行了能量比統(tǒng)計(jì),結(jié)果見表2.

表2中,外部電磁場干擾引起的突變信號(hào)的低頻分量的比例較小,其原因是去“直流”的結(jié)果;被控對象故障引起的突變信號(hào)的高頻分量的比很小,其原因是由于本仿真中采用的傳感器的輸入頻帶也只有十幾Hz.表2的仿真結(jié)果與表l的理論分析結(jié)果的一致性,說明了本方法的有效性.




4 實(shí)驗(yàn)研究

以某恒壓供水系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,如圖4所示,壓力傳感器為LDG-S型.經(jīng)測試,廣義對象的傳遞函數(shù)G(s)=l/(0.22s+1).調(diào)節(jié)器參數(shù)設(shè)定值:比例度P=142%,積分時(shí)間ti=3 s,微分時(shí)間td=2 s,由此可估計(jì)出低頻段頻率小于4 Hz.在系統(tǒng)穩(wěn)定的不同時(shí)刻,調(diào)整給定值以模擬給定輸入突變信號(hào),調(diào)整零點(diǎn)以模擬傳感器恒偏差故障,調(diào)整調(diào)節(jié)器比例度以模擬調(diào)節(jié)器故障,頻繁啟停周圍電機(jī)以模擬電磁場引起的傳感器輸出突變,采集各種情況下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù).系統(tǒng)的采樣頻率f=128 Hz,分析頻率fo=64 Hz,選用db4小波對信號(hào)進(jìn)行了4層分解,這樣低頻空間的信號(hào)頻率范圍是0~4 Hz,高頻空間的信號(hào)頻率范圍是4~64 Hz,并對分析所得的高頻系數(shù)進(jìn)行了硬閾值去噪處理,然后按照式(1)進(jìn)行能量比統(tǒng)計(jì),結(jié)果見表3.由表3可知,實(shí)驗(yàn)結(jié)果與表2的仿真結(jié)果和表1的理論分析結(jié)果相一致,說明了本方法的有效性.




5 結(jié)論

傳感器輸出的突變信號(hào)包含著很重要的故障信息,突變原因不同,突變信號(hào)的頻率組成不同.對于時(shí)間常數(shù)較大的被控對象,通常由給定輸入變化、干擾變化、控制器故障及執(zhí)行器故障引起的傳感器突變信號(hào)中,一般只有低頻成份.被控對象故障引起的突變信號(hào)中,一般也只有低頻成份.由外部電磁場干擾引起的突變信號(hào)一般為脈沖信號(hào),包含低頻成份和較多的高頻成份.由傳感器偏差故障的突變信號(hào)中,除含有低頻成份外,還含有少量的高頻分量.

本文中提出的基于系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的小波頻帶分析方法,對數(shù)學(xué)模型的精度要求不高,能夠有效地診斷出傳感器的故障,為傳感器的故障檢測與性能評(píng)估提供了新的思路.
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