故障诊断及相关应用_信号处理大论文

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1、故障诊断及相关应用摘要故障诊断技术是一门以数学、计算机、自动控制、信号处理、仿真技术、可靠性理论等冇关学科为基础的多学科交叉的边缘学科。故障诊断技术发展至今，已捉出了大量的方法，并发展成为一门独立的跨学科的综合信息处理技术，是目前热点研究领域之一。我国的一些知名学者也在这方而取得了可喜的成果。关键字：故障诊断，信息处理1故障诊断技术的原理及基本方法按照国际故障诊断权威，徳国的FrankPM教授的观点，所冇的故障诊断方法可以划分为3种：基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法。1.1基于解析模型的故障诊断方法基于解析模型的方

2、法是发展最早、研究最系统的一种故障诊断方法。所谓基于解析模型的方法，是在明确了诊断对象数学模型的基础上，按一定的数学方法对被测信息进行诊断处理。其优点是对未知故障冇固冇的敏感性；缺点是通常难以获得系统模型，且曲于建模误差、扰动及噪声的存在，使得鲁棒性问题日益突出。基于解析模型的方法可以进一步分为参数估计方法、状态估计方法和等价空间方法。这3种方法虽然是独立发展起来的，但它们之间存在一定的联系。现已证明：基于观测器的状态估计方法与等价空间方法是等价的。相比之下，参数估计方法比状态估计方法更适合于非线性系统，因为非线性系统状态观测器的设计有

3、很大困难，通常'，等价空间方法仅适用于线性系统。1.1.1参数估计方法1984年，Isernmn对于参数估计的故障诊断方法作了完整的描述。这种故障诊断方法的思路是：由机理分析确定系统的模型参数和物理元器件参数之间的关系方程，出实吋辨识求得系统的实际模型参数，进而由关系方程求解实际的物理元器件参数，将其与标称值比较，从而得知系统是否冇故障与故障的程度。但冇时关系方程并不是双射的，这时，通过模型参数并不能求得物理参数，这是该方法最大的缺点。口前，非线性系统故障诊断技术的参数估计方法主要有强跟踪滤波方法。在实际应用中，经常将参数估计方法与其他

4、的基于解析模型的方法结合起來使用，以便获得更好的故障检测和分离性能。1.1.2状态估计方法1971年，Beard首先提出故障诊断的检测滤波器的概念，标志着基于状态估计的故障诊断方法的诞生。它的基本思想是：重构被控过程状态，通过与可测变量比较构成残差序列，再构造适当的模型并采用统计检验法，从残差序列中将故障检测出来，并做进一步地分离、估计与决策。常用的状态估计方法主要包括自适应非线性观测器方法、非线性未知输入观测器方法和滤波器方法。在能够获得系统糟确数学模型的情况下，状态估计方法是直接有效的，但在实际中这一点往往很难满足。所以，对状态估计

5、方法的研究主要集中在提高检测系统对建模误差、扰动和噪声等未知输入的鲁棒性及系统对于早期故障的灵敏度。1.1.3等价空间方法等价空间方法的基本思想就是：利用系统的输入、输出的实际测量值检验系统数学模型的等价性（即一致性），以检测和分离故障。1-2基于信号处理的故障诊断方法此方法的主要思想是：利用信号分析理论获得系统吋域和频域屮较深层次的多种特征向量，利用这些特征向量与系统故障源之间的关系判断故障源的位置。此方法主要用于诊断对象的解析模型难以建立，但系统的一些状态或者输出参数可以测量的系统。基于信号处理的方法主要有：基于Kullback信息

6、准则的故障检测；基于自适应滑动窗格形滤波器的故障检测；基于小波变换的故障诊断。1.2.1基于KuIIback信息准则的故障检测此方法是利用Kullback信息准则度量系统的变化，在不存在未建模动态特性时，将其与阈值比较，从而实现故障检测的方法。首先，基于Goodwin随机嵌入方法将未建模动态特性当作软界估计，利用遗传算法和梯度方法辨识系统的参数和软界。在Kullback信息准则屮引入一个新指标评价未建模动态特性，合理设置阈值，设计合适的决策方案，实现鲁棒故障检测。由于未建模动态特性的软界不能在线辨识，此方法尚不能在线实现。1.2.21.

7、2.2基于自适应滑动窗格形此方法的基木思想是：取一个滑动窗内的系统输入和输出数据，利用自适应格形滤波器牛成残差序列。当系统处于正常状态时，残差序列将是零均值固定方差的高斯过程；如果系统发生了故障，则由故障引起的过渡过程将导致残差序列的均值或方差变化。通过构造合适的检验统计量，对残差序列进行假设检验，可以在线检测出系统的故障。此方法适用于突变和缓变故障的检测，11不需要系统的准确数学模型和先验知识。1.2.31.2.3基于小波变换的故障诊断此方法是一种新的信号处理方法，是一种时间尺度分析方法，具有多分辨力分析的特点。连续小波变换可区分信号

8、突变和噪声，离散小波变换可检测随机信号的频率结构的突变。主要方法有：利用观测信号的奇异性进行故障诊断；利用观测信号的频率结构变化进行故障诊断。小波变换不需要系统的数学模型，对噪声的抑制能力强，冇较高的灵敏度