智能状态监测和故障诊断系统技术方案

一种系统可以包括四种功能：数据采集功能（１０５）、预处理功能（１１０）、分析功能（１１５）和推理功能（１２０）。另外，功能（１０５）、（１１０）、（１１５）和（１２０）的操作可以由健康监测和故障诊断管理器（１３０）来协调。四个功能（１０５）、（１１０）、（１１５）、（１２０）和管理器（１３０）中的每一个都可以用硬件、软件或两者的任何组合来实现。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】背景所公开的实施例是针对状态监测和故障诊断系统。相关发展的简要描述由于自动化制造工具中所使用的机械手和其他机电设备(诸如用于生产半导体设备的自动化物料搬运平台)的故障而引起的材料损伤和不定期的停工时间是常见的问题，这些问题通常是制造工具的终端用户的相当大的成本负担。已经针对工业、汽车和航天应用研发了多种健康监测和故障诊断(HMFD)方法。现有系统通常实现故障检测来指示被监测的系统中有地方出了问题，现有系统还实现故障隔离来确定故障的精确位置，也就是确定有故障的部件，并且实现故障识别来确定故障的幅度。通常将隔离和识别任务一起称作故障诊断。许多现有系统仅实现故障检测和隔离阶段。通常，用于HMFD的方法可以被划分为两大类：不使用受到监测和诊断的系统(也称为“装置(plant)”)的数学模型的那些方法，和那些使用数学模型的方法。不使用装置的数学模型的方法包括物理冗余、使用专用传感器、极限检查、谱分析以及逻辑推理。在物理冗余方法中，安装多个传感器来测量同一物理量。测量之间的任何重大差别指示传感器故障。只用两个并行的传感器，故障隔离也许不可能，然而，用三个或更多个传感器，可以形成隔离有故障的传感器的投票方案。物理冗余通常包括额外的硬件成本和额外的重量。专用传感器明确地被安装用于检测和诊断。这些可以是在硬件中执行极限检查(见下)的极限传感器(例如测量温度或压力)。其他专用传感器可以测量一些故障指示物理量，这些物理量诸如声音、振动、伸长率等。在实践中广泛使用的极限检查方法中，计算机比较装置测量结果，以预置极限。超过阈值指示故障情况。在许多系统中，有两个极限水-->平，第一极限水平用于预先警告而第二极限水平用于触发应急反应。极限检查可以延伸到监测所选变量的时间趋势。虽然简单而且直接，但是极限检查方法遭受两个重大缺陷：(a)因为装置变量由于正常的输入变化可以广泛变化，所以需要相当保守地设置测试阈值；以及(b)单个部件故障的影响可以传播到许多装置变量，从而引起令人混淆的多个警报并且使得隔离异常困难。装置测量的谱分析也可以被用于检测和隔离。大多数装置变量在正常的操作条件下呈现出典型的频谱；与此的任何偏离可以是异常的指示。某些类型的故障甚至在频谱中具有它们特性特征，从而促进故障隔离。逻辑推理技术形成与上述方法互补的一大类，因为这些逻辑推理技术的目的在于评估由检测硬件和软件获得的症状。最简单的技术包括“如果有症状和症状那么结论”类型的逻辑规则。每个结论反过来可以用作下一规则中的症状，直到得到最终的结论。系统可以处理由检测硬件和软件所呈现的信息，或者可以与操作员进行交互作用，从而向他或她询问特定症状并且指引他或她通过整个逻辑过程。现在转到确实使用装置的数学模型的方法，这些基于模型的状态监测和故障诊断方法通常依赖于解析冗余的概念。与相互比较来自并行传感器的测量结果的物理冗余对比，将传感器的测量结果与相应变量的解析计算的值进行比较。这种计算使用其他变量的目前的和/或先前的测量结果以及描述它们与所测量的变量的标称关系的数学装置模型。该观点可以延伸到比较从不同变量集中获得的两个解析产生的量。在任何一种情况下，得到的差异(称之为残差)指示系统中的故障。另一类基于模型的方法直接依赖于参数评价。需要在生成残差之后进行残差评估，以便得到检测和隔离决策。由于噪声和模型误差的存在，参数从不为零，即使没有故障。因此，检测决策要求相对于阈值测试残差，阈值可以根据经验获得或者通过理论考虑获得。为了促进故障隔离，残差发生器通常被设计用于隔离增强的残差，从而展现出结构属性或方向性能。然后可以在结构(布尔)或方向(几何)框架中获得隔离决策，包括或不包括统计学元素。在基于模型的状态监测和故障诊断中对于残差生成具有四种稍微-->重叠的方法：卡尔曼滤波器、诊断观测器、参数评价和奇偶关系。卡尔曼滤波器的预测误差可以被用作故障检测残差。如果没有故障(和干扰)，其均值为零，并且在存在故障时，均值变为非零。由于新息序列是白的，所以相对容易构造统计学测试。然而，利用卡尔曼滤波器，故障隔离有些不方便；需要运行一组“匹配滤波器”，对于每个可疑的故障并且对于每个可能的到达时间都有一个“匹配滤波器”，并且检查哪个滤波器输出可以与实际观察结果匹配。诊断观测器创新也取得故障检测残差的资格。“未知输入”设计技术可以被用来从有限数目的干扰中去耦残差。残差序列是有色的(colored)，这使得统计学测试有些复杂。观测器设计中的自由度可以被用来增强用于隔离的残差。通过放置观测器的极，可以将故障响应的动态特性控制在一定极限内。参数评价是检测和隔离参数(乘性)故障的自然方法。通过首先识别无故障情况下的装置获得参考模型。然后，重复地在线重新识别参数。与参考模型的偏离用作检测和隔离的基础。参数评价可以比解析冗余方法更可靠，但是在在线计算和输入激励要求方面也更苛求。奇偶(一致性)关系被重新排列，直接输入-输出模型方程受到线性动态变换。所变换的残差用于检测和隔离。残差序列是有色的，就像观测器的情况那样。变换所提供的设计自由度可以被用于干扰去耦和故障隔离增强。而且，响应的动态特性可以被分配在由因果关系和稳定性的要求所提出的极限内。直接应用于半导体制造系统的健康监测和故障诊断方法通常已被限于为数不多的故障，例如，那些与接头间隙(joint backlash)相关联的故障。这可能是因为其他限制，诸如故障的可变性、不稳定并且不一致的操作条件和随时间的过去所收集的有限的部件特性可用性存在于这个区域中。上述的解析方法已经主要应用到由线性方程所限定的系统并且不直接应用于其动态特性是非线性的系统。然而，有如下几个实例：使用参数识别、卡尔曼滤波器方法的机器人系统应用，使用多个线性神经网络模型用于机器人故障诊断以及使用诊断观测器用于检测模拟的电动液压执行机制中的故障。提供一种改进的系统用于监测状态和诊断故障将会是有利的。
技术实现思路
-->这里公开的实施例是针对一种用于状态监测和故障诊断的系统，该系统包括针对一个或多个部件获取所选变量的时间历程(timehistory)的数据采集功能、计算时间历程的指定特性的预处理功能、用于评估特性以产生一个或多个部件的状态的一个或多个假设的分析功能以及用于由一个或多个假设确定一个或多个部件的状态的推理功能。在另一实本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于状态监测和故障诊断的系统，该系统包括：　　　　数据采集功能，该数据采集功能为一个或多个部件获取所选变量的时间历程；　　　　预处理功能，该预处理功能计算所述时间历程的指定特性；　　　　分析功能，用于评估所述特性，以产生所述一个或多个部件的状态的一个或多个假设；以及　　　　推理功能，用于由所述一个或多个假设确定所述一个或多个部件的状态。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】US 2005-7-11 60/698,5211.一种用于状态监测和故障诊断的系统，该系统包括：
数据采集功能，该数据采集功能为一个或多个部件获取所选变量
的时间历程；
预处理功能，该预处理功能计算所述时间历程的指定特性；
分析功能，用于评估所述特性，以产生所述一个或多个部件的状
态的一个或多个假设；以及
推理功能，用于由所述一个或多个假设确定所述一个或多个部件
的状态。
2.根据权利要求1所述的系统，进一步包括用于利用所述一个或
多个部件的所确定的状态来为所述部件实现预防性维护的功能。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，推理功能由所述一个或多
个假设确定系统的状态，所述一个或多个部件在所述系统中运行。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，数据采集功能为所选变量
设置采样周期、触发模式和要记录的样本数。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，数据采集、预处理、分析
和推理设施中的每一个驻留在所述一个或多个部件的控制器中。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，预处理功能通过对所述时
间历程执行数学运算来计算所述时间历程的指定特性。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，分析功能通过将一种或多
种算法和分析技术应用到所述时间历程的所计算的指定特性来产生所
述一个或多个假设。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，推理功能包括专家诊断系
统，用于由所述一个或多个假设确定所述一个或多个部件的状态。
9.一种部件状态监测和故障诊断的方法，该方法包括：
为一个或多个部件获取所选变量的时间历程；
计算所述时间历程的指定特性；
评估所述特性，以产生所述一个或多个部件的状态的一个或多个
假设；以及
由所述一个或多个假设确定所述一个或多个部件的状态。
10.根据权利要求9所述的方法，包括利用所述一个或多个部件
的所确定的状态来为所述部件实现预防性维护。
11.根据权利要求9所述的方法，包括由所述一个或多个假设确
定系统的状态，所述一个或多个部件在所述系统中运行。
12.根据权利要求9所述的方法，其中，获取时间历程包括为所
选变量设置采样周期、触发模式和要记录的样本数。
13.根据权利要求9所述的方法，其中，获取时间历程是由所述
一个或多个部件的控制器来执行的。
14.根据权利要求9所述的方法，其中，计算时间历程的指定特
性包括对所述时间历程执行数学运算。
15.根据权利要求9所述的方法，其中，评估所述特性以产生所
述一个或多个部件的状态的一个或多个假设包括将一种或多种算法和
分析技术应用到所述时间历程的所计算的指定特性。
16.根据权利要求9所述的方法，其中，由所述一个或多个假设
确定所述一个或多个部件的状态包括使用专家诊断系统。
17.一种计算机程序产品，其包括计算机可用介质，该计算机可
用介质具有用于部件状态监测和故障诊断的计算机可用程序代码，当
该计算机程序产品在计算机上时运行使计算机：
为一个或多个部件获取所选变量的时间历程；
计算所述时间历程的指定特性；
评估所述特性，以产生所述一个或多个部件的状态的一个或多个
假设；以及
由所述一个或多个假设确定所述一个或多个部件的状态。
18.根据权利要求17所述的计算机程序产品，当该计算机程序产
品在计算机上运行时使计算机利用所述一个或多个部件的所确定的状
态来为所述部件实现预防性维护。
19.根据权利要求17所述的计算机程序产品，当该计算机程序产
品在计算机上运行时使计算机由所述一个或多个假设确定系统的状
态，所述一个或多个部件在所述系统中运行。
20.根据权利要求17所述的计算机程序产品，其中，获取时间历
程包括为所选变量设置采样周期、触发模式和要记录的样本数。
21.根据权利要求17所述的计算机程序产品，其中，计算时间历
程的指定特性包括对所述时间历程执行数学运算。

【专利技术属性】
技术研发人员：M候塞克，J普罗哈兹卡，
申请(专利权)人：布鲁克斯自动化公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]