基于区间观测器的矿井水位传感器故障检测.pdf

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1、第29卷第2期计算机仿真2012年2月文章编号：1006—9348(2012)02一0404一04基于区间观测器的矿井水位传感器故障检测赵国强，周茜，张宏建(辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛125105)摘要：研究矿井的安全监测问题，根据矿井传感器存在的故障隐患，由于矿井环境复杂，不确定因素干扰，造成检测不准确，严重影响安全性。为了解决检测不精确的问题，提出了一种区间观测器的传感器实时诊断模型。采用故障特征矩阵处理故障检测和隔离之间的接ISl，矩阵中储存了检测信号和故障之间的相关程度和发生时问，系统的状态特

2、征可从故障信号和故障之间的关系推理得到，故障信号的信息得以有效地利用。对观测到的故障信号，用离散方法处理得到信号发生时间，并进行实验，表明检测方法可用在矿井水位传感器网络中，说明方法比标准的二元故障检测方法更合理。关键词：传感器；故障检测；区间观测器；鲁棒性中图分类号：TP202文献标识码：BMinesWaterLevelSensorFaultDetectionBasedonIntervalObserversZHAOGuo—qiang，ZHOUQian，ZHANGHong—jian(FacultyofElectrical

3、andControlEngineering，LiaoningTechnicalUniversity，HuludaoLiaoning125105，China)ABSTRACT：Proposedintervalobserversmodelforminesensorfaultdiagnosisinrealtimeaccordingtominesensorfaultshiddendanger．Theinterfacebetweenfaultdetectionandfaultisolationconsidersacombinati

4、onofseveraltheo-reticalfaultsignaturematricesthatstoretheknowledgeoftherelationshipbetweendiagnosticsignalsandfaults．Characteristicsofthesystemcallbeinferredfromtherelationbetweenfaultsignalsandfaultsbyusingthedetailin·formationofthefaultsignal．Occurrenceofafault

5、canbedirvedbyusingdiscretetimeapproachtothefaultsignalthatobserved．Thedetectionmethodusedintheminewaterlevelsensornetworkswhichresultsshowthatthismethodismorereasonablethanthestandardbinaryfaultdetectionmethod．KEYWORDS：Sensor；Faultdetection；Intervalsobservers：Rob

6、ustnessl引言为了矿井在长期工作的可靠性，检测各传感器是否发生故障是不容忽视的。矿井监测传感器的控制律是使用传感器反馈来建立当前矿井环境状态，如果一个从已发生故障的传感器预测出来的信号在一个控制律的反馈环节中发生作用，后果将会不堪设想。目前常用的几种传感器故障诊断和检测的方法有硬件冗余法、卡尔曼滤波器方法、解析冗余法、神经网络观测组方法等⋯。本文针对矿井监测传感器进行故障检测，采用区间观测器作为估计器，可以避免硬件冗余法和解析冗余法的缺点，并结合它们的优点。监测传感器是用来测量矿井生产过程各种数据，并以与参数含量量

7、成比例的电压信号输入控制器，用以对当前环境状况作出及时安全收稿日期：2011—04—08---——404．．-——预警，预测的准确性对人身安全有重要影响。由于传感器安装在井下高温、高压、高湿度等恶劣环境并面临许多不确定因素的干扰，在监测过程中受潮湿、粉尘、以及可能存在的不可抗拒力的影响，可能造成的腐蚀、传感器电位计断丝以及接触不良、变形等故障，从而导致测量精度存在较大的误差。因此，对矿井传感器进行实时检测是十分必要的，本文以矿井水位传感器为例分析。2系统原理矿井水位监测的作用是防止矿下水位由于洪灾等因素带来的突然水位上涨

8、，提高实时监控处理能力。然而由于井下环境复杂，这些传感器很可能被腐蚀出现故障。如果这些故障没有被检测到并隔离，后果将不堪设想。一种有效地检测方法是在线故障检测隔离(FDI)机制。解决FDI问题时有两种方法可以选择：硬件冗余法(用于太空等复杂环境)，软件冗余法(适用于大型监控系统)。考虑到成本和应用环境，本文选择软件冗