[发明专利]基于ICA-SPRT的冗余传感器故障检测方法有效

专利信息
申请号: 201810264423.2 申请日: 2018-03-28
公开(公告)号: CN108613695B 公开(公告)日: 2020-05-12
发明(设计)人: 谢珊;丁军;金典;蔡源凤;吴一纯;郑剑香;缪惠芳;蔡岗全;王华清 申请(专利权)人: 厦门大学
主分类号: G01D18/00 分类号: G01D18/00;G01F25/00;G06F17/16
代理公司: 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 代理人: 张松亭
地址: 361000 *** 国省代码: 福建;35
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摘要:
搜索关键词: 基于 ica sprt 冗余 传感器 故障 检测 方法
【说明书】:

本发明公开了基于ICA‑SPRT的冗余传感器故障检测方法,包括ICA‑SPRT故障检测系统,该ICA‑SPRT故障检测系统包括信号独立成份分析模块、信号识别估计模块和故障状态统计检测模块;所述信号独立成份分析模块采用ICA算法分离独立信号,并通过信号识别估计模块找到对应原信号的独立信号进行还原;故障状态统计检测模块通过SPRT算法获得故障判定。本发明提供了一种基于ICA‑SPRT的冗余传感器故障检测方法,可有效消除系统噪声和通道噪声的影响,在冗余度不高的情况下,仍能够实现准确的故障检测。

技术领域

本发明涉及信号检测领域,特别是涉及一种基于ICA-SPRT的冗余传感器故障检测方法。

背景技术

在一些重要的系统中,为提高系统的可用性和可靠性,对系统关键部位的参数采用冗余测试,在军工、航空航天和核电领域这一方法十分常见。用于参数测试的传感器的健康状况会直接影响测试结果,因此,还需要对传感器的可靠性进行验证或故障检测。

传统的冗余传感器的验证方法有简单平均(Simple Average,SA)、仪表和校准监测程序(Instrumentation and Calibration Monitoring Program,ICMP)、奇偶空间方法等。传统的方法对于冗余度不高的系统参数很难区分其中的传感器故障。且在工业系统中,传感器的采集数据除了被测信号本身外,往往还包含系统噪声、通道噪声等复杂环境因素的影响,这些未知因素也给传感器故障检测带来额外难度,工业中通常对信号滤波处理,以抑制和防止干扰的影响,但难以消除系统噪声、通道噪声的影响。

专利针对传统方法存在的不足,采用独立成份分析-序贯概率比检验(Independent Component Analysis-Sequential Probability Ratio Test,ICA-SPRT)方法,在冗余度不高的情况下,仍能够实现准确的故障检测。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术之不足,提供了一种基于ICA-SPRT的冗余传感器故障检测方法,可有效消除系统噪声和通道噪声的影响,在冗余度不高的情况下,仍能够实现准确的故障检测。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案为:

基于ICA-SPRT的冗余传感器故障检测方法,包括ICA-SPRT故障检测系统,该ICA-SPRT故障检测系统包括信号独立成份分析模块、信号识别估计模块和故障状态统计检测模块;所述信号独立成份分析模块采用ICA算法分离独立信号;所述信号识别估计模块使用分离的独立信号还原生成估计信号;该故障检测方法包括如下步骤:

获得训练数据残差步骤,设定训练数据矩阵X,通过信号独立模块分析获得训练矩阵X的独立信号,将该独立信号输入信号识别估计模块,并生成训练数据的估计信号,使用训练数据的估计信号和原训练数据求得训练数据残差;

获得监测数据残差步骤,获得监测数据矩阵X1,通过信号独立模块分析获得监测矩阵X1的独立信号,将该独立信号输入信号识别估计模块,并生成监测数据的估计信号,使用监测数据的估计信号和原训练数据求得监测数据残差;

故障判断步骤,故障状态统计检测模块使用训练数据残差和监测数据残差代入SPRT算法,并输出监测数据的故障判定结果。

更进一步的,所述信号独立成份分析模块的ICA算法通过所分离信号的非高斯性度量评价分离结果,并在非高斯性度量达到最大时获得分离的独立信号。

更进一步的,通过负熵定义所述非高斯度量,该负熵的定义如下:

Ng(Y)=H(YGauss)-H(Y);

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