基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)監(jiān)控與故障診斷

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1、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)監(jiān)控與故障診斷SystemMonitoringandFaultDiagnosisBasedonData-driven宋執(zhí)環(huán)浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)系背景介紹與系統(tǒng)構(gòu)成系統(tǒng)監(jiān)控的意義現(xiàn)代化工業(yè)正朝著大規(guī)模、復(fù)雜化的方向發(fā)展，通常包含高溫、高壓、易燃、易爆的生產(chǎn)過程，系統(tǒng)一旦發(fā)生事故就會(huì)造成人員和財(cái)產(chǎn)的巨大損失。系統(tǒng)監(jiān)控有2層含義：以保證主要設(shè)備乃至生產(chǎn)全過程的安全為目標(biāo)：避免生產(chǎn)事故、減少財(cái)產(chǎn)損失；為保證產(chǎn)品質(zhì)量為目標(biāo)：減少產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)、實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)高效。7/3/20213?CopyrightbyZhihuanSong復(fù)雜工

2、業(yè)系統(tǒng)能源原料公用工程生產(chǎn)過程（離散、連續(xù)或間歇）付產(chǎn)品產(chǎn)品廢物（氣、液、固）市場(chǎng)自動(dòng)化設(shè)備（儀表、PLC、DCS、FCS等）7/3/20214?CopyrightbyZhihuanSong企業(yè)信息化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)決策層管理層調(diào)度層經(jīng)營(yíng)決策系統(tǒng)產(chǎn)品策略管理信息系統(tǒng)生產(chǎn)計(jì)劃生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)調(diào)度指令過程監(jiān)控系統(tǒng)系統(tǒng)優(yōu)化計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)控制信息生產(chǎn)過程監(jiān)控層控制層關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)7/3/20215?CopyrightbyZhihuanSongERPEnterpriseResourcePlanningPCSProcessControlSystemMES

3、ManufacturingExecutionSystem企業(yè)資源計(jì)劃過程控制系統(tǒng)制造執(zhí)行系統(tǒng)企業(yè)信息化系統(tǒng)三層結(jié)構(gòu)7/3/20216?CopyrightbyZhihuanSong監(jiān)控系統(tǒng)定位ERPEnterpriseResourcePlanningPCSProcessControlSystemMESManufacturingExecutionSystem企業(yè)資源計(jì)劃過程控制系統(tǒng)制造執(zhí)行系統(tǒng)系統(tǒng)監(jiān)控與故障診斷7/3/20217?CopyrightbyZhihuanSong隨著計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制系統(tǒng)和各種智能化儀表在工業(yè)過程中的廣泛應(yīng)用，大量

4、的過程數(shù)據(jù)被采集并存儲(chǔ)下來。但是這些包含過程運(yùn)行狀態(tài)信息的數(shù)據(jù)往往沒有被有效地利用，以至出現(xiàn)了所謂的“數(shù)據(jù)很多，信息很少”的現(xiàn)象。造成這一現(xiàn)象的主要原因:最初是由于工業(yè)控制計(jì)算機(jī)系統(tǒng)缺乏足夠的計(jì)算能力和統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式；缺乏有效的分析算法和可利用的商業(yè)軟件包；如何利用這些數(shù)據(jù)的目的性不夠明確。隨著工業(yè)計(jì)算機(jī)技術(shù)、現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)的發(fā)展，相關(guān)的數(shù)據(jù)分析理論的研究也取得到了長(zhǎng)足的進(jìn)步。因此，工業(yè)界已意識(shí)到并且也已具備了相應(yīng)的能力，必須將海量的數(shù)據(jù)變?yōu)橛杏玫男畔?，服?wù)于生產(chǎn)安全和產(chǎn)品質(zhì)量控制，以起到降低成本、提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的作用。數(shù)據(jù)處理的需求

5、7/3/20218?CopyrightbyZhihuanSong通過對(duì)工業(yè)過程數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理（濾波、校正等）和分析（特征提取、模式分類等），監(jiān)督生產(chǎn)過程的運(yùn)行狀態(tài)，檢測(cè)系統(tǒng)的故障信息、診斷故障原因，分析和預(yù)測(cè)生產(chǎn)過程的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)，從而達(dá)到減小產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)、保障系統(tǒng)可靠運(yùn)行的目標(biāo)，使生產(chǎn)系統(tǒng)始終處于最佳運(yùn)行狀態(tài)。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)監(jiān)控7/3/20219?CopyrightbyZhihuanSong監(jiān)控系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)7/3/202110?CopyrightbyZhihuanSong監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)顯示報(bào)警記錄控制集成監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)控診斷數(shù)據(jù)庫(kù)

6、、知識(shí)庫(kù)維護(hù)數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集傳感器自學(xué)習(xí)特征提取算法庫(kù)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)7/3/202111?CopyrightbyZhihuanSong時(shí)域特征特征提取頻域特征時(shí)－頻域特征其它模型形式時(shí)間序列圖統(tǒng)計(jì)分析控制圖標(biāo)稱概率圖熵分析相關(guān)分析信息增益分析監(jiān)控分析方法7/3/202112?CopyrightbyZhihuanSong主要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法數(shù)字信號(hào)處理方法譜分析、小波分析等統(tǒng)計(jì)分析方法主元分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）、偏最小二乘（PartialLeastSquares,PLS）、Fisher判別分析、C

7、VA等統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法支持向量機(jī)（SVM）、Kernel學(xué)習(xí)等人工智能方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集、模糊推理、專家系統(tǒng)等7/3/202113?CopyrightbyZhihuanSong面向故障診斷的系統(tǒng)監(jiān)控基本情況我們的研究工作始于1997年先后受到4項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（其中2項(xiàng)已完成，2項(xiàng)在研）、和1項(xiàng)國(guó)家863項(xiàng)目和1項(xiàng)浙江省科技計(jì)劃項(xiàng)目的支持主要研究領(lǐng)域：小波多尺度分析統(tǒng)計(jì)分析方法（PCA、PLS）支持向量機(jī)（SVM）、Kernel學(xué)習(xí)等7/3/202115?CopyrightbyZhihuanSong基于小波分析的監(jiān)控方法利用小波變換

8、進(jìn)行監(jiān)控和故障檢測(cè)的思路：在進(jìn)行故障檢測(cè)時(shí)，同時(shí)對(duì)系統(tǒng)的輸入和被檢測(cè)信號(hào)（系統(tǒng)的輸出或可能的狀態(tài)變量）進(jìn)行小波變換。然后分析不同尺度下的信號(hào)的變換結(jié)果。在被檢測(cè)的信號(hào)的小波分析中剔除由于輸入信號(hào)變化引起的奇