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1 引言
一個(gè)典型的化工廠有幾百個(gè)甚至幾千個(gè)控制回路,控制回路的性能與工廠的經(jīng)濟(jì)效益密切相關(guān)。震蕩是導(dǎo)致控制回路控制性能下降的主要原因??刂苹芈分斜豢刈兞康恼鹗帉?dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量下降、次品率增加、能耗增加、生產(chǎn)效率降低??刂苹芈分形ㄒ坏幕顒?dòng)部分是控制閥。如果控制閥包含非線性,例如:摩擦、后座力和死區(qū),閥的輸出可能震蕩,這將導(dǎo)致過程輸出震蕩。在控制閥的許多種非線性中,摩擦是最普遍也是長期存在的問題,它不僅降低了控制閥的性能,同時(shí)也導(dǎo)致控制回路的性能下降。使用侵入式方法(控制閥在非工作狀態(tài)下,檢測并診斷其故障(1)),例如行程檢測,可以很容易地檢測摩擦。但將這種侵入式方法應(yīng)用到整個(gè)工廠中檢測工廠里幾百個(gè)或者更多的控制閥既費(fèi)時(shí)費(fèi)力,又不可行。
盡管有很多侵入式方法能夠?qū)刂崎y的性能進(jìn)行分析(2~5),但對(duì)非侵入式方法的分析和研究很少在文獻(xiàn)中出現(xiàn)。Horch方法成功地檢測出流量回路中的摩擦,但它不能應(yīng)用到可壓縮流體上(6)。Ren2gaswamy提出的方法依賴于數(shù)據(jù)的時(shí)間趨勢,但這經(jīng)常受到噪聲或干擾的影響。數(shù)據(jù)的趨勢曲線在很大程度上受過程和控制器動(dòng)態(tài)的影響(7)。Stenman提出了一種基于模型的方法來檢測控制閥的摩擦(8),這種方法需要知道過程的模型和大量的整定參數(shù),而從日常操作的數(shù)據(jù)中獲取閉環(huán)回路模型是非常困難的。
一種基于數(shù)據(jù)的非侵入式方法可以有效地減少維持控制性能所需的費(fèi)用。本文介紹了一種不基于數(shù)據(jù)模型的非侵入式方法,這種方法特點(diǎn)是不必對(duì)系統(tǒng)施加額外的激勵(lì)或進(jìn)行試驗(yàn),只要利用正常操作狀態(tài)下的系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù)就可以估計(jì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性,所以應(yīng)用上簡單易行,它的這些優(yōu)點(diǎn)使其成為控制系統(tǒng)性能檢測的有用工具。
2 問題描述
圖1是一個(gè)典型的反饋控制回路。這個(gè)控制回路是通過調(diào)節(jié)被控變量使過程值達(dá)到期望的設(shè)定值。每個(gè)回路需要已知三個(gè)參數(shù),即:設(shè)定值(SP),被控制變量值(PV),控制器輸出值(OP)。在文獻(xiàn)(9,10)中,討論了評(píng)估控制回路或控制器性能的方法,例如:最小誤差標(biāo)準(zhǔn)和時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)。這里主要的難點(diǎn)是如何利用日常操作數(shù)據(jù)確定導(dǎo)致控制系統(tǒng)性能差的根本原因??刂苹芈沸阅懿羁赡苁怯捎诳刂破鲄?shù)整定不合理,擾動(dòng)的存在或者回路中存在非線性引起的。因?yàn)榛诰€性理論的控制器是在回路線性的假設(shè)下設(shè)計(jì)的,如果應(yīng)用到非線性對(duì)象將導(dǎo)致性能變差?;芈返姆蔷€性可能是控制閥存在非線性或過程本身存在非線性引起的,導(dǎo)致控制閥非線性可能是其存在摩擦、死區(qū)、滯后等。這樣的非線性系統(tǒng)經(jīng)常產(chǎn)生非高斯和非線性時(shí)間序列(11)。
本文以氣動(dòng)調(diào)節(jié)閥為研究對(duì)象,對(duì)調(diào)節(jié)閥中存在的非線性進(jìn)行檢測和診斷。調(diào)節(jié)閥中的非線性主要是由摩擦引起的,因此這個(gè)非線性檢測和診斷過程就是確定調(diào)節(jié)閥中的非線性是否由摩擦導(dǎo)致的。
3 非線性檢測與診斷方法
典型的信號(hào)處理工具利用一階矩和二階矩,如均值、方差。這種工具主要用來分析線性過程的信號(hào),對(duì)于非線性信號(hào),這種方法就顯得無能為力。高階統(tǒng)計(jì)量(即二階以上的統(tǒng)計(jì)量,一般包括高階矩、高階累積量以及它們的譜———高階矩譜和高階累計(jì)量這四種統(tǒng)計(jì)量)的方法就能夠很容易地解決這些問題,它是分析非線性信號(hào)有用的工具。本文中高階統(tǒng)計(jì)量(12)用來檢測和診斷控制閥的非線性。
3.1 雙相干譜簡介
存在非線性閥的控制回路產(chǎn)生非高斯性和非線性時(shí)間序列。Choudhury在2003年,提出根據(jù)控制誤差信號(hào)(SP2PV)的非高斯性和非線性作為確定控制回路性能的方法。這種方法利用標(biāo)準(zhǔn)重譜或雙相干譜的靈敏度檢測信號(hào)的非線性。非線性時(shí)間序列的一個(gè)顯著特點(diǎn)是出現(xiàn)相位耦合,一個(gè)頻率下的相位需要由其它頻率的相位來決定。相位耦合時(shí)高階譜所具有的特性可以通過信號(hào)的雙相干譜檢測。
3.1.1 雙相干譜定義
本文使用雙相干譜來檢測非線性,雙相干譜定義如下:
重譜的一個(gè)重要的特點(diǎn)是如果信號(hào)x在頻率f1和f2處相位耦合,其重譜的值是非零的。雙相干譜也具有相同的特點(diǎn),但它的值在0和1之間。
3.1.2 雙相干譜的性質(zhì)
(1)高斯信號(hào)的雙相干譜值為零。
高斯信號(hào)x(t)矩的產(chǎn)生函數(shù)為:
從式(6)可以看出高斯信號(hào)大于二階的零滯后累計(jì)量都等于零。這個(gè)結(jié)果推廣到其它的非零滯后累計(jì)量。重譜是三階累計(jì)量對(duì)應(yīng)的頻域部分,由于高斯信號(hào)的三階累計(jì)量為零,所以重譜也為零。由于雙相干譜或斜坡函數(shù)是從重譜得到的,零值重譜得到零值雙相干譜或斜坡函數(shù)。
(2)斜坡信號(hào)的雙相干譜可以分解成幾個(gè)正弦信號(hào)的和,如果信號(hào)存在二次相位耦合,則在耦合處的值是非零的。
二次相位耦合是一種非線性現(xiàn)象。三個(gè)正弦分量的頻率和相位分別為f1,f2,f3和?1,?2,?3,若f1=f2+f3且?1=?2+?3,那么正弦分量f3就是由f1和f2通過二次相位耦合產(chǎn)生的。這一現(xiàn)象是由二次非線性引起的,如果一個(gè)系統(tǒng)具有二次非線性例如平方函數(shù),就產(chǎn)生二次相位耦合信號(hào)。
3.1.3 非高斯指數(shù)(NGI)和非線性指數(shù)(NLI)
Choudhury定義了兩個(gè)指數(shù):非高斯指數(shù)(NGI)和非線性指數(shù)(NLI)(14),定義如下:
如果NGI和NLI的值都大于零,則信號(hào)是非高斯非線性的。這個(gè)結(jié)論可以應(yīng)用到任何時(shí)間序列來檢驗(yàn)信號(hào)的非高斯性和非線性。
3.2 非線性檢測
使用非高斯指數(shù)(NGI)和非線性指數(shù)(NLI)可以檢測信號(hào)的非高斯性和非線性。具體的過程如圖2所示。如果這個(gè)誤差信號(hào)(SP-PV)是非高斯和非線性的,可以認(rèn)為這個(gè)被檢測的閥是有摩擦故障的。
討論控制閥的非線性是在下面的假設(shè)下進(jìn)行的:
·過程局部線性的;
·回路中不存在非線性擾動(dòng)。
如果擾動(dòng)是可以測量的,這種方法可以用來檢驗(yàn)干擾是否是線性的。基于高階統(tǒng)計(jì)量的NGI和NLI指數(shù)計(jì)算方法簡單,如果回路具有非線性行為,則需要將其隔離做進(jìn)一步的診斷??刂苹芈繁淮_定存在非線性以后,需要診斷出導(dǎo)致其非線性的原因。在作了上面的一些假設(shè)以后,可以推測控制閥最有可能導(dǎo)致控制回路的非線性。接下來是診斷控制閥的非線性是由摩擦還是由其它的原因引起的。PV2OP坐標(biāo)圖可以解決這個(gè)問題。它可以對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行定性分析,使用基于高階統(tǒng)計(jì)的NGI和NLI指數(shù)檢測閥的非線性問題,然后用PV2OP坐標(biāo)圖診斷導(dǎo)致非線性的原因。
4 仿真研究
選取被控對(duì)象模型為:
理想情況下,控制閥的摩擦引起的非線性是忽略的,其過程的趨勢曲線如圖3(a)所示。采用圖1所示的反饋控制,控制器使用常規(guī)的線性PID控制,調(diào)節(jié)閥為氣動(dòng)調(diào)節(jié)閥,使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型來模擬實(shí)際的控制閥,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的參數(shù)設(shè)置為:S=5,J=2。其中S表示死區(qū)加粘連,J表示滯跳。通過仿真來得到PV和OP的時(shí)間序列,為分析控制閥的非線性提供數(shù)據(jù)。由于控制閥的模型是非線性的,導(dǎo)致整個(gè)控制系統(tǒng)是非線性的,而采用的控制器是線性的,這種非線性導(dǎo)致過程出現(xiàn)震蕩(15),其過程值的趨勢曲線如圖3(b)所示。
選取圖3中規(guī)則振蕩部分1000~2000之間的1000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(16)為研究對(duì)象,這些點(diǎn)對(duì)應(yīng)的PV和OP時(shí)間序列如圖4所示,雙相干譜平方見圖5所示。
根據(jù)圖2,計(jì)算非高斯指數(shù)得,顯然信號(hào)是非高斯的,計(jì)算非線性指數(shù)得,,由此可知信號(hào)是非線性的,進(jìn)而可知控制閥是非線性的。由圖6的PV2OP圖可知,控制閥的非線性是由摩擦引起的。
5 結(jié)論
本文應(yīng)用高階統(tǒng)計(jì)(HOS)理論相關(guān)知識(shí),計(jì)算控制誤差信號(hào)的非高斯指數(shù)(NGI)和非線性指數(shù)(NLI)。利用這兩個(gè)指數(shù)檢測信號(hào)的非高斯性和非線性,再以這兩個(gè)指數(shù)以及被控變量(PV)和控制器輸出(OP)的映射關(guān)系為依據(jù),診斷導(dǎo)致控制回路性能差的原因,即確定控制回路性能下降是否是由控制閥中存在的摩擦引起的。通過仿真實(shí)例證明這種方法的可行性。在實(shí)際過程中僅檢測和診斷出控制閥引起的非線性還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,關(guān)鍵問題是如何改善控制系統(tǒng)的性能。這就需要對(duì)控制閥的摩擦進(jìn)行量化和補(bǔ)償(17),達(dá)到提高控制系統(tǒng)性能的目的,這是今后亟待解決的問題。
【作者:宗學(xué)軍 金輝 】
參考文獻(xiàn):
(1)顏秉勇,田作華,呂冬梅。一類非線性隨機(jī)時(shí)滯系統(tǒng)的故障診斷(J)?;ぷ詣?dòng)化及儀表,2007,34(1):12215。
(2)AUBRUNC,RobertM,CECCHINT。FaultDetectioninControlLoops(J)。ControlEngineeringPractice,1995,3:144121446。
(3)MCMILLANGK。ImproveControlValveResponse(J)。Chemi2calEngineeringProgress:MeasurementandControl,1995,77284。
(4)TAHAO,DUMONTGA,DAVIESMS。DetectionandDiagno2sisofOscillationsinControlLoops(C)//Proceedingsofthe
35thConferenceonDecisionandControl。Kobe,Japan,1996:243222437。
(5)SHARIFMA,GROSVENORRI。ProcessPlantConditionMoni2toringandFaultDiagnosis(J)。ProcInstnMecEngrs,212(PartE),1998:13230。
(6)HORCHA。ASimpleMethodforDetectionofStictioninCon2trolValves(J)。ControlEngineeringPractice,1999,7:122121231。
(7)RENGASWAMYR,HAGGLUNDT,VENKATASUBRAMANI2ANV。AQualitativeShapeAnalysisFormalismforMonitoring
ControlLoopPerformance(J)。EngngApplArtificialIntel,2001,14:23233。
(8)STENMANA,GUSTAFSSONF,F(xiàn)ORSMANK。ASegmentation2basedMethodforDetectionofStictioninControlValves(J)。Inter2nationalJournalofAdaptiveControlandSignalProcessing,2003,17:6252634。
(9)RUELM。Stiction:theHiddenMenace(J/OL)。ControlMaga2zine,http://www。expertune。om/articles/RuelNov2000/stic2tion。html。
(10)PAULONISMA,COXJW。APracticalApproachforLarge2scaleControllerPerformanceAssessment,Diagnosis,andIm2
provement(J)。JournalofProcessControl,2003,13(2):1552168。
(11)NIKIASCL,PETROPULUAP。Higher2orderSpectra:aNon2linearSignalProcessingFrameWork(M)。NewJersey:Pren2tice2Hall,1993。
(12)CHOUDHURYMAAS,LSHAHS,THORNHILLNF。De2tectionandDiagnosisofSystemNonlinearitiesUsingHigher
OrderStatistics(C)//TheProceedingsofthe15thIFACWorldCongress。Barcelona,Spain,2002。
(13)COLLISWB,WHITEPR,HAMMONDJK。Higher2orderSpectra:theBispectrumandTrispectrum(J)。MechanicalSys2
temsandSignalProcessing,1998,12:3752394。
(14)CHOUDHURYMAAS,SHAHSL,THORNHILLNF。Diag2nosisofPoorControlLoopPerformanceUsingHigherOrder
Statistics(J)。Automatica,2004,40(10):171921728。
(15)MIAOT,SEBORGDE。AutomaticDetectionofExcessivelyOscillatoryControlLoops(C)//Proceedingsofthe1999IEEE
InternationalConferenceonControlApplicatons。KohalaCoast2IslandofHawaii,Hawaii,USA,1999。
(16)STENMANA,GUSTAFSSONF,F(xiàn)ORSMANK。ASegmenta2tion2basedMethodforDetectionofStictioninControlValves(J)。InternationalJournalofAdaptiveControlandSignalPro2cessing,2003,17:6252634。
(17)HAGGLUNDT。AFrictionCompensatorforPneumaticControlValves(J)。JournalofProcessControl,2002,12(8):8972904。
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