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如何对系统的故障形态建模和对卡尔曼滤波器的实现

发布日期: 2020-02-14

来源: www.qdf0605.com

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  • 资料类别: 水利水电
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  • 更新时间: 2020-02-14
  • 发布者: 清道夫环保网

基本简介

如何对系统的故障形态建模对卡尔曼滤波器的实现

如何保证传感器控制化工设备系统的正常工作,在日常生产工作中是十分重要的。本文使用卡尔曼滤波器的估值作用对故障传感器输出信号进行滤波,使其估计是指为最优,从而诊断传感器故障

该过程主要有两个方面:对系统的故障形态建模对卡尔曼滤波器的实现

卡尔曼滤波器(Kalman Filter)是由卡尔曼于1960年发表著名的用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文而提出的。

卡尔曼滤波器的最优估计需要满足以下3个条件无偏性即估计值的均值等于状态的真值估计的方差最小实时性。

Simulink仿真结果来看卡尔曼滤波器有很好的滤波效果,误差小其生成的滤波估计值与正是指较为接近。当传感器发生故障时因其存在一定的残差由此可清晰地判断传感器故障。


在控制系统故障诊断理论中首先发展起来的是基于观测器的故障诊断化工技术方法。基于观测器的故障诊断方法的基本思想是设计系统的检测滤波器即观测器),然后根据滤波器的输出与实际系统的输出比较产生残差再对残差进行分析处理以实现故障诊断。

传感器的故障多种多样按故障的原因可以分为恒偏差故障冲激故障开路故障,漂移故障短路故障周期性干扰故障和卡死故障。以下是最常见的3种故障的数学模型。

1) 传感器卡死故障

2) 传感器恒增益故障

3) 传感器恒偏差故障


由仿真结果可以看出从未滤波时所产生的残差来看难以确定此时的残差是否为零所以难以判断传感器是否故障。从滤波后的波形所得到的残差可以清晰准确地看出其残差不为零即可以判断此时传感器故障。由卡尔曼滤波器输出的最优估计值来看其波形的形状可以判断故障类型。

 

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