[发明专利]一种自适应核高斯混合模型的空压机监控诊断系统及方法有效

专利信息
申请号: 201410790242.5 申请日: 2014-12-18
公开(公告)号: CN104595170A 公开(公告)日: 2015-05-06
发明(设计)人: 赵志科;李辉;任世锦;刘寅;刘超;刘力;张晓光;李雨凝;于立波 申请(专利权)人: 中国矿业大学
主分类号: F04B49/06 分类号: F04B49/06
代理公司: 徐州市三联专利事务所 32220 代理人: 晏荣府
地址: 221116 江苏省徐*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 自适应 核高斯 混合 模型 空压机 监控 诊断 系统 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及空压机控制技术领域,具体是一种自适应核高斯混合模型的空压机监控诊断系统及方法。

背景技术

空压机是煤矿重要的大型设备,也是高耗能设备。随着煤矿新工艺、动力设备及新技术的应用,不仅需要更多的风量,而且要求空压机能够随着负荷的变化而自适应地调节。而现有的老式空压机存在控制品质差、可靠性低以及难以实时监测系统工作状态等问题,造成了巨大的能源浪费,也给操作人员带来了巨大负担。传统的控制系统采用就地分散式人工操作。空压机工作时噪音很大,长时间工作在这种环境给工人的健康带来很大的危害,不够人性化。空压机每天24小时不间断运行需值班人员连续值守,控制水平的低下造成人力资源严重浪费,并且空压机需要连续运行,维护周期较长,空压机工作性能不稳定,易出现报警、停机等的误操作。

对煤矿空压机来说,目前人们还只停留在故障发生后的定性分析上,而对空压机的实时监测和故障诊断还比较少。绝大部分空压机监控系统只是对工艺变量进行上下限检查,以此判断空压机的工作状态。实际采集的数据含有大量噪声,这些噪声难以使用现有的数学模型描述,这类方法难以确定合适的阈值。阈值过大会导致难以准确监测轻微的故障,阈值太小会导致误报率过高,其次,由于空压机工作过程变量之间的很强的相关性,且变量之间的相关性随着工况的变化而变化,个别变量超出阈值并一定发生故障。再次,个别变量在设定的阈值范围内并一定表明系统没有发生故障,如传感器故障失效。近年来,作为基于知识的多变量统计控制(MSPC)得到了较为广泛的发展,而在MSPC中PCA方法是一种处理工业过程控制监测变量间的非自相关性的有效方法。但是PCA方法不能监测到输入数据的非线性结构。针对空压机传统的监测方法监测准确率低,误报率高等缺点,提出一种自适应核高斯混合模型的空压机监控诊断系统及方法。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点,本发明的一种一种自适应核高斯混合模型的空压机监控诊断系统及方法,提高空压机控制系统的自动化程度,实现空压机的远、近程监控和全自动监控,实现无人值守,以及实现空压机故障在线监测和诊断。

本发明是以如下技术方案实现的:一种自适应核高斯混合模型的空压机监控诊断系统,包括现场设备层、设备控制层和管理监控层,

所述的现场设备层采用PLC200作为分站,PLC200连接有用于采集水泵电机的电压、电流、运行时间,拖动电机的电压、电流、定子轴温、转子前轴温、转子后轴温、运行时间,风包内的压力、温度以及空压机的进水压力、出水压力、进水温度、出水温度的传感器,PLC20连接有用于控制空压机和水泵启和/或闭执行器;

所述的设备控制层采用PLC300作为主站,PLC300连接有上位机;主站和分站之间选用PROFIBUS-DP主从网络进行通讯,组成分布式I/O系统;主站采用PLC300为中心控制单元,基于支持向量机的变结构自适应PID控制器对整个空压机系统进行控制,上位机通过PROFIBUS-DP协议实现与主站的通讯,将每个分站的信息送到上位机,实现对整个空压机系统的监控;

所述的管理监控层过工业以太网和上位机进行通信,实现上位机的远程监控和故障诊断。

其进一步是:所述的基于支持向量机的变结构自适应PID控制器的具体算法如下:

(1)使用SVM对非线性控制对象逼近,并瞬时线性化非线性控制对象逼近模型;

(2)根据控制误差自适应调整PID控制器结构;

(3)使用多步预测思想自适应整定PID参数;

(4)根据反馈的实际压力信号与设定压力信号的误差,按照自适应PID控制算法计算控制量,实现对空压机系统的控制。

所述的空压机系统包括四台空压机,四台空压机采用主-辅-备-检修的组合方式运行,主机设备始终处于闭环控制状态。

一种自适应核高斯混合模型的空压机监控诊断方法,采用上述任一监控诊断系统,具体步骤如下:

(1)确定故障诊断所用的关键变量,采集空压机样本数据作为训练样本;

所用的监测参数包括:水泵电机的电压、电流、运行时间;拖动电机的电压、电流、定子轴温、转子前轴温、转子后轴温、运行时间;风包内的压力、温度;空压机的进水压力、出水压力、进水温度、出水温度;

(2)对采集到采集空压机样本数据进行归一化处理,将数据去掉量纲的影响;

(3)在低维子空间内使用GMM对数据集聚类揭示数据多模态;

(4)然后根据数据多模态信息,在原始数据空间利用基于熵的核函数参数估计算法寻找局部最优核函数参数;

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