微型燃气轮机传感器故障诊断和容错控制方法技术

本发明专利技术公开了微型燃气轮机传感器故障诊断和容错控制方法，包括选定需要进行故障诊断的传感器类型；测量微型燃气轮机的输入输出数据，根据测得数据建立微型燃气轮机的数学模型；对微型燃气轮机的数学模型进行线性化，得到状态变量方程；根据状态变量方程设计卡尔曼滤波器；依据传感器的数量，基于卡尔曼滤波器用于故障诊断的原理特征设计故障诊断方法；诊断出具体故障传感器后进行故障信号的重构。本发明专利技术具有结构简单、易实现、成本低等特点。

Fault Diagnosis and Fault Tolerant Control Method for Micro Gas Turbine Sensor

【技术实现步骤摘要】
微型燃气轮机传感器故障诊断和容错控制方法
本专利技术属于微型燃气轮机
，涉及微型燃气轮机传感器故障诊断和容错控制方法。
技术介绍
随着对更加清洁高效的分布式发电系统的需求增大，微型燃气轮机作为热电联产发电系统(CHP)中产生动能与热能的核心部件，对其性能的研究与控制成为重中之重。另外，热电联产系统需要在无人值守的情况下长期稳定的运行，除了结构设计和硬件冗余之外，需要对燃机运行状态进行监控，即故障诊断和容错控制系统的研究。用于参数测量和状态控制的大量传感器是控制的基础，其可靠性对整个控制系统的正常工作具有决定性作用。在微型燃气轮机传感器中常见的类别有诸如速度传感器、温度传感器、压力传感器等用于测量微型燃气轮机在实时运作时的各种状态数据。因而，微型燃气轮机控制系统的正常工作，与得到准确的传感器测量信号密不可分。然而，这些由精密元件组成的传感器常处在高温以及强振动的恶劣环境下，容易在运行过程中出现故障。一旦发生故障，轻则使自动化系统的性能下降，重则导致灾难性后果。所以当传感器有故障发生时，如果控制系统能够及时通过故障诊断系统诊断出系统发生的故障大小、类型等信息，并通过容错控制系统功能实现最低安全运行，及时有效的控制策略的改变对于保证微型燃气轮机继续完成后续任务具有重要意义，并且可以挽回潜在的经济损失，否则可能因为这一环节的故障会导致整个控制系统产生问题。正是如此，开展对传感器的故障诊断与容错控制研究有利于提升整个控制系统内部以及外部的安全性与稳定性性能。因此，对微型燃气轮机传感器进行故障诊断，实时掌握微型燃气轮机的健康状态，并采取有效的容错控制策略是保证微型燃气轮机安全工作、延长使用寿命的重要措施，不仅十分必要，而且有着重要的工程实用意义。通常用来故障诊断的算法包括：加权最小二乘算法、卡尔曼滤波器算法、神经网络、模糊逻辑以及贝叶斯算法等。这些算法使用的方法基本为在测量参数的增量中，寻找故障信号的特征，从而判定故障发生的位置、类型和程度。李秋红等人在2018年提出了基于模糊隶属度的航空发动机传感器故障诊断与隔离方法的专利。近年来，由于计算机性能的提高，基于深度学习的故障诊断方法、基于极限学习机ELM、支持向量机、神经网络等的故障诊断方法被广泛应用，并取得了不错的仿真结果。容错控制主要分为主动容错和被动容错控制两类。被动容错控制一般通过改变控制变量实现，主动容错控制研究方向主要有：控制律重新调度、控制律重构设计、模型跟随重组控制。基于模态切换容错方法被用在控制器的设计中。此外，基于滑模控制理论的容错控制器被证明具有快速跟踪和针对时滞具有鲁棒性的特点。
技术实现思路
专利技术目的：针对现有技术的不足，提供一种微型燃气轮机传感器故障诊断和容错控制方法，实现了一段负载范围内的传感器故障诊断和容错，有效地诊断出是否发生故障以及何种传感器发生故障，以及在诊断出故障之后进行信号重构，以确保控制系统的正常运行。技术方案：为实现上述专利技术目的，本专利技术采用以下技术方案：微型燃气轮机传感器故障诊断和容错控制方法，包括以下步骤：(1)选定需要进行故障诊断的传感器类型；(2)测量微型燃气轮机的输入输出数据，根据测得数据建立微型燃气轮机的数学模型；(3)对微型燃气轮机的数学模型进行线性化，得到状态变量方程；(4)根据状态变量方程计卡尔曼滤波器；(5)依据传感器的数量，基于卡尔曼滤波器用于故障诊断的原理特征设计故障诊断方法；(6)诊断出具体故障传感器后进行故障信号的重构。进一步的，步骤(1)中选定的传感器类型包括：速度传感器、温度传感器和压力传感器。进一步的，步骤(2)中微型燃气轮机的输入输出数据包括：转速Nc、壁面温度Tw、压气机出口温度T2、涡轮出口温度T4、压气机出口压力P2、涡轮出口压力P4、燃烧室入口温度T2R和排气装置入口温度T4R；根据该输入输出数据建立的微型燃气轮机的数学模型为：其中，x为n维状态变量，包括转速Nc、壁面温度Tw；y为m维输出变量，分别为压气机出口温度T2、涡轮出口温度T4、压气机出口压力P2、涡轮出口压力P4、燃烧室入口温度T2R和排气装置入口温度T4R；u为r维控制变量，表示燃油量Wf。进一步的，步骤(3)具体为：使用小扰动法求解状态变量方程，分别对转速Nc、壁面温度Tw和燃料量Wf依次进行2％阶跃扰动，将非线性模型系统的动态响应作为拟合目标，直接调用MATLAB中的最小二乘函数Lsqnonlin()对系数矩阵进行修正；最后还需要对各参数进行归一化，归一化方法为：其中，Δz是归一化后的压气机出口温度T2、涡轮出口温度T4、压气机出口压力P2、涡轮出口压力P4、燃烧室入口温度T2R和排气装置入口温度T4R，z是阶跃后的变量响应值压气机出口温度T2、涡轮出口温度T4、压气机出口压力P2、涡轮出口压力P4、燃烧室入口温度T2R和排气装置入口温度T4R，zb是阶跃前变量的基准值压气机出口温度T2、涡轮出口温度T4、压气机出口压力P2、涡轮出口压力P4、燃烧室入口温度T2R和排气装置入口温度T4R；得到的状态变量方程为：其中，状态变量x＝[NcTW]T，控制变量u＝Wf，输出变量分别为压气机出口温度T2，涡轮出口温度T4，压气机出口压力P2，涡轮出口压力P4，燃烧室入口温度T2R，排气装置出口温度T4R；ΔWf是燃油量的变化值，ΔNc、ΔTW、ΔT2、ΔT4、ΔT2R、ΔT4R、ΔP2、ΔP4分别是转速、壁面温度、压气机出口温度、涡轮出口温度、燃烧室入口温度、排气装置出口温度、压气机出口压力和涡轮出口压力的变化量，分别是转速和壁面温度变化值的导数；a11,a12,a21,a22、b1,b2、c31,c32,c41,c42,c51,c52,c61,c62,c71,c72,c81,c82、d1,d2,d3,d4,d5,d6分别是各个矩阵的系数。进一步的，步骤(4)具体为：按照步骤(3)中求得的状态变量方程求解卡尔曼滤波增益，卡尔曼滤波增益求解方程为：K＝P·CT·R-1，其中P为Riccati方程的解：AP+PAT-PCTR-1CP+Q＝0；式中，Q为过程噪声矩阵，R为观测噪声矩阵，A、C为状态变量方程中的系数矩阵；根据预测和更新方程组搭建卡尔曼滤波器组；卡尔曼滤波器的基本原理方程如下：P(k+1|k)＝A(k)P(k)A(k)T+Q(k)K(k+1)＝P(k+1k)C(k+1)T(C(k+1)P(k+1k)C(k+1)T+R(k+1))-1P(k+1)＝(I-K(k)C(k))P(k+1|k)其中，A(k)、B(k)、C(k)、D(k)为当前时刻的状态变量方程的系数矩阵，A(k+1)、B(k+1)、C(k+1)、D(k+1)为下一时刻的状态变量方程的系数矩阵，U(k)、P(k)、K(k)是当前时刻的状态变量、控制变量、Riccati方程的解、卡尔曼滤波增益，P(k+1|k)是预测的状态变量、控制变量、Riccati方程的解，Y(k+1)、K(k+1)是下一时刻的状态变量、输出变量、卡尔曼滤波增益。进一步的，步骤(5)具体为：利用步骤(4)中搭建的卡尔曼滤波器组估计出测量值，m个卡尔曼滤波器分别对应m个传感器，每一个滤波器使用(m-1)个测量信号，对状态变量进行估计；每一个被特定滤波器不接收的信号就是被该滤波器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.微型燃气轮机传感器故障诊断和容错控制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)选定需要进行故障诊断的传感器类型；(2)测量微型燃气轮机的输入输出数据，根据测得数据建立微型燃气轮机的数学模型；(3)对微型燃气轮机的数学模型进行线性化，得到状态变量方程；(4)根据状态变量方程计卡尔曼滤波器；(5)依据传感器的数量，基于卡尔曼滤波器用于故障诊断的原理特征设计故障诊断方法；(6)诊断出具体故障传感器后进行故障信号的重构。

【技术特征摘要】
1.微型燃气轮机传感器故障诊断和容错控制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)选定需要进行故障诊断的传感器类型；(2)测量微型燃气轮机的输入输出数据，根据测得数据建立微型燃气轮机的数学模型；(3)对微型燃气轮机的数学模型进行线性化，得到状态变量方程；(4)根据状态变量方程计卡尔曼滤波器；(5)依据传感器的数量，基于卡尔曼滤波器用于故障诊断的原理特征设计故障诊断方法；(6)诊断出具体故障传感器后进行故障信号的重构。2.根据权利要求1所述的微型燃气轮机传感器故障诊断和容错控制方法，其特征在于：步骤(1)中选定的传感器类型包括：速度传感器、温度传感器和压力传感器。3.根据权利要求1所述的微型燃气轮机传感器故障诊断和容错控制方法，其特征在于：步骤(2)中微型燃气轮机的输入输出数据包括：转速Nc、壁面温度Tw、压气机出口温度T2、涡轮出口温度T4、压气机出口压力P2、涡轮出口压力P4、燃烧室入口温度T2R和排气装置入口温度T4R；根据该输入输出数据建立的微型燃气轮机的数学模型为：其中，x为n维状态变量，包括转速Nc、壁面温度Tw；y为m维输出变量，分别为压气机出口温度T2、涡轮出口温度T4、压气机出口压力P2、涡轮出口压力P4、燃烧室入口温度T2R和排气装置入口温度T4R；u为r维控制变量，表示燃油量Wf。4.根据权利要求1所述的微型燃气轮机传感器故障诊断和容错控制方法，其特征在于：步骤(3)具体为：使用小扰动法求解状态变量方程，分别对转速Nc、壁面温度Tw和燃料量Wf依次进行2％阶跃扰动，将非线性模型系统的动态响应作为拟合目标，直接调用MATLAB中的最小二乘函数Lsqnonlin()对系数矩阵进行修正；最后还需要对各参数进行归一化，归一化方法为：其中，Δz是归一化后的压气机出口温度T2、涡轮出口温度T4、压气机出口压力P2、涡轮出口压力P4、燃烧室入口温度T2R和排气装置入口温度T4R，z是阶跃后的变量响应值压气机出口温度T2、涡轮出口温度T4、压气机出口压力P2、涡轮出口压力P4、燃烧室入口温度T2R和排气装置入口温度T4R，zb是阶跃前变量的基准值压气机出口温度T2、涡轮出口温度T4、压气机出口压力P2、涡轮出口压力P4、燃烧室入口温度T2R和排气装置入口温度T4R；得到的状态变量方程为：其中，状态变量x＝[NcTW]T，控制变量u＝Wf，输出变量分别为压气机出口温度T2，涡轮出口温度T4，压气机出口压力P2，涡轮出口压力P4，燃烧室入口温度T2R，排气装置出口温度T4R；ΔWf是燃油量的变化值，ΔNc、ΔTW、ΔT2、ΔT4、ΔT2R、ΔT4R、ΔP2、ΔP4分别是转速、壁面温度、压气机出口温度、涡轮出口温度、燃烧室入口温度、排气装置出口温度、压气机出口压力和涡轮出口压力的变化量，分别是转速和壁面温度变化值的导数；a11,a12,a21,a22、b1,b2、c31,c32,c41,c42,c51,c52,c61,c62,c71,c72,c81,c82、d1,d2,d3,d4,d...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘莹，王继强，胡忠志，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32