[发明专利]一种基于改进CCM的工业控制系统多回路振荡因果关系分析方法

说明书

本发明公开了一种基于改进CCM的工业控制系统多回路振荡因果关系分析方法，包括：计算待分析的两两振荡回路过程输出信号之间的互信息进行特征选择，保留相关程度相对较高的回路信号对，利用EMD和DFA方法去除其噪声、周期项，再利用CCM方法计算重构子信号对不同时滞下的交叉映射指标，根据最优时滞的正负初步判断因果关系的真伪，然后计算最优时滞对应的各目标子信号对在不同样本长度下的交叉映射指标并根据收敛阈值判断是否收敛，最后获得振荡回路的最终因果关系网络，从而确定振荡传播路径并定位振荡源。本发明可以实现快速、准确地诊断工业控制系统中振荡传播路径并定位振荡源，为用因果分析方法对工业控制系统振荡回路进行故障诊断提供新思路。

技术领域

本发明属于工业控制系统故障诊断领域，尤其是涉及一种基于改进CCM的工业控制系统多回路振荡因果关系分析方法。

背景技术

由于控制器过整定、阀门粘滞、外部扰动和过程非线性等原因，约30％的工业控制回路具有振荡故障。振荡是导致工业控制系统控制性能下降的主要原因之一。持续的振荡增加工业设备磨损、使产品质量下降，严重影响工厂生产效益甚至产生安全隐患。一个大型工业控制系统中可能存在成千上万个回路，由于回路之间相互影响、高度耦合，其中任何一个回路的振荡都可能传递到系统的其他回路，最终导致全局振荡。

对工业过程中的振荡回路进行因果分析，确定振荡传播路径并定位振荡源，以便更有针对性地采取相应措施，及时维护受损机器，缩短停机时间，减少相关损失。因此，针对振荡回路设计有效的因果分析方法，高效、准确地诊断振荡传播路径并精准定位故障源，对于工业控制回路的故障诊断具有重要意义和参考价值。

近年来，基于因果分析的工业过程故障诊断发展迅速。Wakefield B J等人采用Granger和转移熵方法对仿真的矿物加工厂铣削电路进行故障诊断。Bauer M等人利用互相关函数估计过程变量之间的时间延迟，以因果图的形式给出振荡传播路径的定性模型并将此方法用于Eastman化工过程。Duan P等人提出了直接传递熵的概念(Direct TransferEntropy，DTE)用于检测变量之间是否存在直接的信息流通路，并提出微分直接传递熵的归一化方法来确定直接因果关系强度。但是，Granger方法对于关系较复杂的非线性变量、不平稳变量、不可分离系统中的变量，模型拟合误差较大，可能呈现漏判误判的因果关系检测结果。传递熵方法涉及概率密度函数的估计且对参数较敏感，计算效率较低。

Sugihara提出的Convergent Cross Map(CCM)方法可用于具有弱到中等耦合强度的不可分离动态系统，弥补了Granger方法不可用于不可分离系统的缺陷，且此方法原理简单，易于实现，计算效率较高。但是，CCM方法只能通过对变量进行两两逐对分析获得其因果关系。如果一个大型工业过程发生全局振荡，为了对其进行振荡诊断，一种方法是对所有振荡回路进行两两因果分析，获得相关因果网络。但这种方法存在明显局限：1)涉及变量过多，计算量极大且过程繁复，效率极低；2)可能包含不必要的因果关系检测，费神耗时；3)由于变量多，跨度大，分析结果不一定准确。除此之外，该方法基于生态系统提出，多用于生态学和神经科学，而工业过程大多具有高维、强耦合等特性，这些特性与适用传统CCM方法的生态系统显著不同。尤其是部分振荡信号是类周期性正弦信号，正弦信号之间常存在相位差，往往无法直接依据相位差确定两者之间的具体滞后信息，因此降低了因果分析的准确性。周期性信号还可能使信号变得相似、协同，对因果分析造成干扰。除了周期性信号，工业过程中几乎无法避免的无用噪声也可能对因果分析产生影响。

基于上述背景，针对工业控制系统中的多回路振荡信号，采取改进CCM方法大大减少不必要的检测工作量、提高因果分析效率，同时消除信号中的干扰项从而极大程度提高了因果分析结果的准确性和可靠性，实现快速、准确地诊断振荡传播路径并定位振荡源，对于工业控制系统中的故障诊断有重要的应用价值。

发明内容