[发明专利]一种基于故障重构的质量相关故障诊断及误报警反馈方法

说明书

本发明公开了一种基于故障重构的质量相关故障诊断及误报警反馈方法，包括以下步骤：建立改进潜结构模型；基于改进潜结构模型，构建工业过程中故障状态的评判标准；根据故障状态的评判标准，建立故障库；基于故障库，对监测故障样本进行故障识别以及误报警反馈；提取无法识别的监测故障样本的故障子空间，并根据故障子空间更新故障库。本发明通过构造质量相关和质量无关故障库，基于故障重构对故障样本的故障类型进行识别，对误报警的样本进行反馈，实现测试样本的在线故障诊断和误报警反馈。

技术领域

本发明属于可靠性工程技术领域，具体涉及一种基于故障重构的质量相关故障诊断及误报警反馈方法。

背景技术

随着现代技术的发展，工业过程的系统越加复杂，已无法由简单的物理模型和机理模型可以进行描述，导致一系列基于故障树和物理模型的故障诊断方法难以适用。而随着集成电路的发展，大量的传感器被布置到工业过程的许多关键位置，同时获得了海量的数据。因此，基于数据驱动建模的方法逐渐成为研究热点得到了大量发展及应用。在工业过程获取的数据中，通常呈高耦合、非高斯、非线性等特点，如何从这些数据中提出过程的特征建立模型是数据驱动方法的难点。同时，当工业设备性能退化和生产流程中参数存在漂移乃至某一环节出现故障时，对应传感器监测到的过程数据会出现异常变化，如何从这些变化中找到故障的原因，是目前研究的重点和难点。

在故障诊断中，可以分为两类故障形式。一类是传感器故障，是由于传感器出现故障或对应部位出现异常导致的故障现象，通常采用贡献图的方法对监测异常的传感器进行定位，进而进行更换或者排障处理。另一类故障是过程故障，这类故障是特定原因造成的多传感器监测异常所形成固定故障类型，具有故障表现区分明显，类型多样的特点。对于过程故障，其形式较于传感器故障更加复杂。而在针对关键性能指标故障类型的诊断识别中，受质量无关故障的影响，容易造成误报警的现象，并且故障原因无法识别，进而引起一系列重大生产问题。为此，需要解决两个问题：一是针对关键性能指标故障类型的识别；二是针对误报警的故障进行实时反馈。在实际生产过程中，一类过程故障通常具有特定的故障特征，可以用故障子空间来表示。一个准确的故障子空间可以通过较小的维度即能反映故障全部的特征，使得在故障识别中实时效率进一步提升，同时诊断也更加精确。本发明通过高效提取质量相关故障子空间，实现质量相关故障的有效识别。同时设计了质量无关故障子空间提取方法，使得误报警的故障可以实时诊断，及时给出反馈。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于故障重构的质量相关故障诊断及误报警反馈方法解决了现有技术中存在的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于故障重构的质量相关故障诊断及误报警反馈方法，包括以下步骤：

S1、建立改进潜结构模型；

S2、基于改进潜结构模型，构建工业过程中故障状态的评判标准；

S3、根据故障状态的评判标准，建立故障库；

S4、基于故障库，对监测故障样本进行故障识别以及误报警反馈；

S5、提取无法识别的监测故障样本的故障子空间，并根据故障子空间更新故障库。

进一步地，所述步骤S1具体为：

S1.1、采集工业过程中若干输入数据X以及输出数据Y，所述输入数据X的列包括m个变量，其行包括n个采样样本；所述输出数据Y的列包括p个变量，其行包括n个采样样本；

S1.2、设置迭代次数i＝1；

S1.3、随机取出输出数据Y的一列数据u_i，令第一中间系数u_old＝u_i，对数据u_i进行更新，具体为：