在线传感器突变信号的检测与区分.docx

《在线传感器突变信号的检测与区分.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《在线传感器突变信号的检测与区分.docx（8页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、在线传感器突变信号的检测与区分典型控制系统一般由控制器Gcs、执行器Gvs、被控对象Gog，Gds和传感器Gms4个局部组成，其框图如图l所示图中Xs为传感器输出即控制系统被控参数的测量值. 一般工业经过中的大多数被控对象动态特性的时间常数较大，为了保证快速不失真地检测其输出信号，传感器动态特性的时间常数相对较小 系统传感器的突变信号是指其输出幅值和频率忽然以较大的速率增大或者减小，且二者互相依从. 11由输入Rs引起的突变 在图1中，设 其对数频率特性曲线如图2所示. 由曲线可得该组合环节的截止频率c1 Hz 曲线高频段100c的区段的特性由Gcs，Gvs，Gos中较小的时间常数决定，由于远

2、离c，且以较大的斜率向-dB方向衰减，反映出该组合环节的低通滤波特性，形成了系统对输入信号中的高频分量不能响应的特点.高频段的特点对系统瞬态性能影响较小，但反映时域响应不可能阶跃变化。因此有延迟时间存在高频段直接反映了系统对输入信号中的高频分量的抑制才能，其分贝值越低，抑制才能越强. 由于一般工业对象的时间常数To普遍较大，使得截止频率c较小，因此在输入Rs突变时，对象输出Xos及传感器输出Xs的响应突变信号的频率分布较低，且频带较窄. 12 由控制器、执行器的故障及经过扰动的突变引起的突变 用同样的分析方法，可以得出同样的结论：由控制器、执行器的故障及经过扰动的突变引起的输出响应突变信号的频

3、率分布较低，频带较窄 13由外部强电磁场干扰引起的突变 一般以为，传感器可以抗各种高频电子无线电，这里不予考虑干扰外部强电磁场干扰一般不会引起被控对象输出Xos的变化，它经常通过电路耦合，直接引起传感器输出信号Xs变化，而且一般是脉冲信号 14由传感器故障引起的突变 传感器故障分为突发型故障abrupt和缓变型故障incipient，仅对突发型故障进展分析.传感器突发型故障主要有：偏向型故障、脉冲型故障、漂移型故障和周期型故障，不管那种突发型故障，都将直接导致传感器输出信号Xs的突变由于这些突发型故障是由于传感器内部元部件参数的突变引起，输出Xs响应突变信号的频带较宽，不仅包含由低频分量，还有

4、一定的高频分量，这是区别于由输入信号突变、控制器故障、执行器的故障及经过扰动的突变引起的传感器输出Xs响应突变信号的显著特点，是本文中区分突变原因及进展传感器故障诊断的理论根据 15被控对象故障引起的突变 被控对象发生故障时，突变信号的频谱与传感器的输入频带亲密相关,当传感器的输入频带较宽时，突变信号中将含有高频分量，但一般工业经过中使用的传感器输入频带较窄，突变信号中一般不含高频分量.各种突变原因及其信号特征见表1. 2 基于小波变换的频带分析 狭义的小波分析仅指多分辨率分析，广义的小波分析那么包括多分辨率分析和小波包分析两局部，它们的关系如图3所示 图3中粗实线局部为多分辨率分解经过，小波

5、包分解是小波变换的多分辨率分解的推广，多分辨率分解只将尺度空间V进展了分解，即 而小波包分解将多分辨率分解中未分解的小波空间Wj进一步分解由于小波空间划分对应着频带划分，所以小波包分解可获得更高的频率分辨率通常的频带分析大多是基于小波包分析的，但它在进步频率分辨率的同时，算法的复杂度也加大从实际问题的需要出发，选择了基于多分辨率分析的方法，可以知足要求. 21频带分析方法 设信号Xt的频带宽度为0，f，分解层数为N，那么多分辨率分解后，各空间对应的信号频率范围对不同频带内的信号分析的方法通常可以根据感兴趣的信号频率范围,将信号在一定的尺度上分解，进而提取相应频带内的信息假设是对各频带内的信号的

6、能量进展统计分析，形成反映信号能量的特征向量，称之为频带的能量分析 22小波频带与能量积分 小波频带分析技术的理论根据是Parseval能量积分等式，对于离散正交小波变换，Parseval等式为 式中：xt为待分析的信号；为小波变换系数式1将信号时域的能量和小波展开域的能量对应起来，这样就可以根据各频带内的小波系数变化研究信号xt的组成频率的变化 23分析步骤 根据表1中的分析结果，基于多分辨率分析的能带分析实现如下： 利用系统数学模型的先验知识，确定对象的截止频率c，以010c作为系统带宽； 确定适宜的采样频率，保证电磁干扰信号能被收集到，假设采样频率为f，那么分析频率 确定适宜的小波分解层

7、数N,使得0lOc正好包括在低频空间VN内，并把整个分析空间分成相对的低频空间和高频空间,除系统带宽所在的低频空间VN外，其余空间WN，WN-1，Wl合并为高频空间; 选择适宜的小波函数进展多分辨率分解,将分解所得的小波系数，按照式1计算相应空间频带内信号的能量，形成表征空间中信号能量的二维向量e=e1，e2，其中e1表示低频信号的能量，e2表示高频信号的能量; 把表征空间能量的二维向量e=e1，e2归一化处理，即进展特征分析e01代表低频信号的能量与总能量之比，e02代表高频信号的能量与总能量之比. 3 仿真分析 对图1所示的典型系统进展了仿真实验，在正常工作状态时，Gcs，Gvs，Gos的

8、取值同前， 在系统稳定的不同时刻，分别使Rs，D1s发生单位阶跃变化；D2s由0变为幅值为1的脉冲信号或者02sin100t的周期信号；对象和传感器的特性传函在正常值与故障值之间切换，以模拟引起输出信号突变的5种原因、6种形式，并收集各突变经过的数据不管那种原因引起的信号突变，其高频信号分量瞬间产生，很快消失.所以在收集到的信号的总能量中，高频分量占的比率较小，为了进步检测的灵敏度，对收集到的数据进展了去“直流处理，即把采样数据与信号突变前10点的平均值相减另外在采样数据中参加了方差为0003的零均值白噪声系统的采样频率f=200Hz，分析频率fo=100 Hz，选用了db4小波对信号进展了3

9、层分解，这样低频空间的信号频率范围是0125 Hz，高频空间的信号频率范围是125100 Hz，并对分析所得的高频系数进展了硬阈值去噪处理，然后按照式1进展了能量比统计，结果见表2 表2中，外部电磁场干扰引起的突变信号的低频分量的比例较小，其原因是去“直流的结果；被控对象故障引起的突变信号的高频分量的比很小，其原因是由于本仿真中采用的传感器的输入频带也只有十几Hz.表2的仿真结果与表l的理论分析结果的一致性，讲明了本方法的有效性. 4 实验研究 以某恒压供水系统进展实验研究，如图4所示，压力传感器为LDG-S型经测试，广义对象的传递函数Gs=l022s+1.调节器参数设定值：比例度P=142，

10、积分时间ti=3 s，微分时间td=2 s，由此可估计出低频段频率小于4 Hz.在系统稳定的不同时刻，调整给定值以模拟给定输入突变信号，调整零点以模拟传感器恒偏向故障，调整调节器比例度以模拟调节器故障，频繁启停四周电机以模拟电磁场引起的传感器输出突变，收集各种情况下的实验数据系统的采样频率f=128 Hz，分析频率fo=64 Hz,选用db4小波对信号进展了4层分解，这样低频空间的信号频率范围是04 Hz，高频空间的信号频率范围是464 Hz，并对分析所得的高频系数进展了硬阈值去噪处理，然后按照式1进展能量比统计，结果见表3.由表3可知，实验结果与表2的仿真结果和表1的理论分析结果相一致，讲明了本方法的有效性 传感器输出的突变信号包含着很重要的故障信息,突变原因不同，突变信号的频率组成不同对于时间常数较大的被控对象，通常由给定输入变化、干扰变化、控制器故障及执行器故障引起的传感器突变信号中，一般只有低频成份.被控对象故障引起的突变信号中，一般也只有低频成份由外部电磁场干扰引起的突变信号一般为脉冲信号，包含低频成份和较多的高频成份由传感器偏向故障的突变信号中，除含有低频成份外，还含有少量的高频分量. 本文中提出的基于系统数学模型的小波频带分析方法，对数学模型的精度要求不高，可以有效地诊断出传感器的故障，为传感器的故障检测与性能评估提供了新的思路 0