数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法技术方案

一种数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，属于工业过程监测、故障诊断和控制领域。本发明专利技术针对现有生产过程的故障诊断和控制存在设置冗余，不能及时共享重要及具有时效性信息的问题。包括：采用镇定控制器对实际工业生产系统进行控制，获得补充控制信号及增加前馈控制器进一步参与到对所述实际工业生产系统的控制中；采集实际工业生产系统的输出信号与预设的输出预期信号作差获得输出误差，镇定控制器对输出误差进行处理获得主控制信号；采用前馈控制器对输出预期信号进行处理获得辅助控制信号；主控制信号与辅助控制信号及补充控制信号相加后获得输入信号输入到实际工业生产系统中。本发明专利技术确保了数据在整个系统中的及时性及时效性。

【技术实现步骤摘要】
数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法
本专利技术涉及数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，属于工业过程监测、故障诊断和控制领域。
技术介绍
近年来，网络技术的发展、基础设施的建设完善，以及信息化水平的日益提高使得人们对工业系统的管控水平大幅度提高。与此同时，在包括化工、冶金、机械等的诸多领域，改进升级后的工业系统和生产过程变得日趋复杂，这对很多自动化程度高的生产过程的安全性及可靠性设计提出了新的挑战。目前，用于生产过程的故障诊断系统和控制系统通常都是单独设计、单独部署，分别检修的。这种通过不同的技术路线设计两套独立系统的形式不仅会造成更高昂的设计成本，还会造成硬件和软件系统的冗余，因而不利于设备的维护和生命周期管理。同时，故障诊断与控制通过两套单独的系统实现，还存在两套系统不能及时共享重要的、具有时效性的信息的缺陷，因而不利于生产效益的优化，也不利于向具有更高自由度、能够胜任更加复杂任务的工业4.0框架下系统的转型与升级。
技术实现思路
针对现有生产过程的故障诊断和控制分别采用两套独立的系统实现，存在硬件与软件系统设置冗余，并且两套系统不能及时共享重要的、具有时效性的信息的问题，本专利技术提供一种数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法。本专利技术所述的一种数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，包括：采用镇定控制器对实际工业生产系统进行控制，还包括：获得补充控制信号及增加前馈控制器进一步参与到对所述实际工业生产系统的控制中；具体为：采集所述实际工业生产系统的输出信号与预设的输出预期信号作差获得输出误差，所述镇定控制器对输出误差进行处理获得主控制信号；采用前馈控制器对所述输出预期信号进行处理，获得辅助控制信号；主控制信号与辅助控制信号及补充控制信号相加后获得输入信号输入到实际工业生产系统中；所述补充控制信号由闭环故障检测残差信号与尤拉矩阵相乘获得；所述闭环故障检测残差信号的获得方法包括：采集实际工业生产系统的输入信号、输出信号和输出预期信号，利用数据驱动的方法辨识获得系统稳定核表示矩阵；根据系统稳定核表示矩阵，构造多入多出的诊断观测器；并通过诊断观测器产生闭环故障检测残差信号；所述尤拉矩阵的获得方法包括：对所述输入信号、输出信号及输出预期信号利用数据驱动的方法辨识获得系统稳定相表示矩阵；再结合实时采集的输入信号、输出信号及闭环故障检测残差信号对所述系统稳定相表示矩阵进行迭代更新，获得输入误差能量函数意义下的最优尤拉矩阵。根据本专利技术所述的数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，所述闭环故障检测残差信号的获得方法中，系统稳定核表示矩阵的获得方法包括：步骤A1：采集实际工业生产系统的输入信号、输出信号和输出预期信号，并设定一号相关参数、二号相关参数和数据长度；步骤A2：将所述输入信号和输出信号形成紧凑的输入汉克尔型矩阵；步骤A3：获取镇定控制器的状态空间矩阵，得到镇定控制器的状态空间表示；并构造辅助下三角托普利兹矩阵；步骤A4：构造闭环系统等价输入汉克尔矩阵；步骤A5：对闭环系统等价输入汉克尔矩阵进行LQ分解；步骤A6：计算获得系统稳定核表示矩阵。根据本专利技术所述的数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，所述实际工业生产系统的输入信号为u(z)，输出信号为y(z)，输出预期信号为w(z)，一号相关参数为sp，二号相关参数为sf，数据长度为N；将输入信号u(z)和输出信号y(z)中的数据uk,yk形成四个紧凑的汉克尔型矩阵k＝1,2,3,……N；获取镇定控制器的四个状态空间矩阵Ac,Bc,Cc和Dc，进而得到镇定控制器的状态空间表示xc,k+1：xc,k+1＝Acxc,k+Bc(wk-yk)，uk＝Ccxc,k+Dc(wk-yk)；所述wk为输出预期信号w(z)中的数据；构造获得两个辅助下三角托普利兹矩阵和式中A、B、C、D是被控实际工业生产系统的四个状态空间矩阵；进一步构造获得两个闭环系统等价输入汉克尔矩阵和令对两个闭环系统等价输入汉克尔矩阵和进行如下LQ分解：式中Lc表示LQ分解得到的下三角矩阵，Qc表示LQ分解得到的酉矩阵；通过下式计算求得中间变量和中间变量即：进而得到系统稳定核表示矩阵根据本专利技术所述的数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，所述闭环故障检测残差信号的获得方法包括：步骤B1：对系统稳定核表示矩阵进行变形，重记；步骤B2：根据给定参数化向量和置换矩阵，构造诊断观测器的四个相关子矩阵；步骤B3：计算获得诊断观测器系统矩阵；步骤B4：构造多入多出的诊断观测器，并采集闭环故障检测残差信号。根据本专利技术所述的数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，系统稳定核表示矩阵变形后，重记为：式中表示系统核表示矩阵中与相关的部分，表示系统核表示矩阵中与相关的部分，h是分块表示的符号，v是分块表示的符号，i＝1，2，3，……，sf，s即为sf；所述给定参数化向量为gi，置换矩阵为P；构造诊断观测器的四个相关子矩阵G0,GiGg,wi：Gi＝[G0gi],wi＝[0…1]，式中gi是能保证Gi稳定的设计参数，i＝1，2，3，……，m；wi表示常值矩阵；计算获得六个诊断观测器系统矩阵Ao,Bo,Lo,Vo,Co,Do：Vo＝vv,s,Do＝hv,s；构造如下多入多出的系统诊断观测器：xo,k+1＝Aoxo,k+Bouk+Loyk，rk＝Voyk-Coxo,k-Douk，式中xo,k+1表示诊断观测器系统在第k+1时刻的状态向量，rk表示诊断观测器在第k时刻产生的闭环故障检测残差数据信号；rk是r(z)中的数据，r(z)表示采集的离散残差信号；采集闭环故障检测残差信号r(z)。根据本专利技术所述的数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，获得稳定相表示矩阵的方法包括：步骤C1：获得镇定控制器的模型，并进行左互质分解；步骤C2：利用输出预期信号，生成稳定相表示意义下的参考信号；步骤C3：把输入信号、输出信号及输出预期信号形成紧凑的汉克尔矩阵.并进行LQ分解；步骤C4：计算系统稳定相表示的相关子矩阵；步骤C5：计算获得稳定相表示矩阵。根据本专利技术所述的数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，对镇定控制器的模型K0(z)进行左互质分解：式中和表示模型K0(z)左互质分解得到的两个传递函数；利用输出预期信号w(z)，生成稳定相表示意义下的参考信号v(z)：将参考信号v本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，包括：采用镇定控制器对实际工业生产系统进行控制，其特征在于还包括：获得补充控制信号及增加前馈控制器进一步参与到对所述实际工业生产系统的控制中；具体为：/n采集所述实际工业生产系统的输出信号与预设的输出预期信号作差获得输出误差，所述镇定控制器对输出误差进行处理获得主控制信号；/n采用前馈控制器对所述输出预期信号进行处理，获得辅助控制信号；/n主控制信号与辅助控制信号及补充控制信号相加后获得输入信号输入到实际工业生产系统中；/n所述补充控制信号由闭环故障检测残差信号与尤拉矩阵相乘获得；/n所述闭环故障检测残差信号的获得方法包括：/n采集实际工业生产系统的输入信号、输出信号和输出预期信号，利用数据驱动的方法辨识获得系统稳定核表示矩阵；根据系统稳定核表示矩阵，构造多入多出的诊断观测器；并通过诊断观测器产生闭环故障检测残差信号；/n所述尤拉矩阵的获得方法包括：/n对所述输入信号、输出信号及输出预期信号利用数据驱动的方法辨识获得系统稳定相表示矩阵；再结合实时采集的输入信号、输出信号及闭环故障检测残差信号对所述系统稳定相表示矩阵进行迭代更新，获得输入误差能量函数意义下的最优尤拉矩阵。/n...

【技术特征摘要】
1.一种数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，包括：采用镇定控制器对实际工业生产系统进行控制，其特征在于还包括：获得补充控制信号及增加前馈控制器进一步参与到对所述实际工业生产系统的控制中；具体为：
采集所述实际工业生产系统的输出信号与预设的输出预期信号作差获得输出误差，所述镇定控制器对输出误差进行处理获得主控制信号；
采用前馈控制器对所述输出预期信号进行处理，获得辅助控制信号；
主控制信号与辅助控制信号及补充控制信号相加后获得输入信号输入到实际工业生产系统中；
所述补充控制信号由闭环故障检测残差信号与尤拉矩阵相乘获得；
所述闭环故障检测残差信号的获得方法包括：
采集实际工业生产系统的输入信号、输出信号和输出预期信号，利用数据驱动的方法辨识获得系统稳定核表示矩阵；根据系统稳定核表示矩阵，构造多入多出的诊断观测器；并通过诊断观测器产生闭环故障检测残差信号；
所述尤拉矩阵的获得方法包括：
对所述输入信号、输出信号及输出预期信号利用数据驱动的方法辨识获得系统稳定相表示矩阵；再结合实时采集的输入信号、输出信号及闭环故障检测残差信号对所述系统稳定相表示矩阵进行迭代更新，获得输入误差能量函数意义下的最优尤拉矩阵。


2.根据权利要求1所述的数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，其特征在于，所述闭环故障检测残差信号的获得方法中，系统稳定核表示矩阵的获得方法包括：
步骤A1：采集实际工业生产系统的输入信号、输出信号和输出预期信号，并设定一号相关参数、二号相关参数和数据长度；
步骤A2：将所述输入信号和输出信号形成紧凑的输入汉克尔型矩阵；
步骤A3：获取镇定控制器的状态空间矩阵，得到镇定控制器的状态空间表示；并构造辅助下三角托普利兹矩阵；
步骤A4：构造闭环系统等价输入汉克尔矩阵；
步骤A5：对闭环系统等价输入汉克尔矩阵进行LQ分解；
步骤A6：计算获得系统稳定核表示矩阵。


3.根据权利要求2所述的数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，其特征在于，所述实际工业生产系统的输入信号为u(z)，输出信号为y(z)，输出预期信号为w(z)，一号相关参数为sp，二号相关参数为sf，数据长度为N；
将输入信号u(z)和输出信号y(z)中的数据uk,yk形成四个紧凑的汉克尔型矩阵






k＝1,2,3,……N；
获取镇定控制器的四个状态空间矩阵Ac,Bc,Cc和Dc，进而得到镇定控制器的状态空间表示xc,k+1：
xc,k+1＝Acxc,k+Bc(wk-yk)，
uk＝Ccxc,k+Dc(wk-yk)；
所述wk为输出预期信号w(z)中的数据；
构造获得两个辅助下三角托普利兹矩阵和



式中A、B、C、D是被控实际工业生产系统的四个状态空间矩阵；
进一步构造获得两个闭环系统等价输入汉克尔矩阵和






令对两个闭环系统等价输入汉克尔矩阵和进行如下LQ分解：



式中Lc表示LQ分解得到的下三角矩阵，Qc表示LQ分解得到的酉矩阵；
通过下式计算求得中间变量和中间变量



即：






进而得到系统稳定核表示矩阵





4.根据权利要求3所述的数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，其特征在于，
所述闭环故障检测残差信号的获得方法包括：
步骤B1：对系统稳定核表示矩阵进行变形，重记；
步骤B2：根据给定参数化向量和置换矩阵，构造诊断观测器的四个相关子矩阵；
步骤B3：计算获得诊断观测器系统矩阵；
步骤B4：构造多入多出的诊断观测器，并采集闭环故障检测残差信号。


5.根据权利要求4所述的数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，其特征在于，
系统稳定核表示矩阵变形后，重记为：









式中表示系统核表示矩阵中与相关的部分，表示系统核表示矩阵中与相关的部分，h是分块表示的符号，v是分块表示的符号，i＝1，2，3，……，sf，s即为sf；
所述给定参数化向量为gi，置换矩阵为P；构造诊断观测器的四个相关子矩阵G0，Gi，Gi，wi：



式中gi是能保证Gi稳定的设计参数，i＝1，2，3，……，m；wi表示常值矩阵；
计算获得六个诊断观测器系统矩阵Ao,Bo,Lo,Vo,Co,Do：









构造如下多入多出的系统诊断观测器：
xo,k+1＝Aoxo...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗浩，高菾佚，蒋宇辰，李款，杨宏燕，尹珅，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙;23