李小明 李萌欣

摘 ?要： 對(duì)于目前傳感器設(shè)備故障診斷方法在診斷過程中會(huì)導(dǎo)致實(shí)際生產(chǎn)中弱故障診斷不靈敏，無法有效識(shí)別故障，并且充分考慮實(shí)際生產(chǎn)過程中的特點(diǎn)，提出基于FPGA的傳感器故障診斷算法設(shè)計(jì)。在不同殘差空間中分析故障，使系統(tǒng)對(duì)于弱故障診斷的精準(zhǔn)性得到提高。使用迭代算法對(duì)主元分析算法模型進(jìn)行更新，利用殘差空間平方加權(quán)預(yù)測(cè)誤差變量的重構(gòu)對(duì)故障進(jìn)行確定，從而對(duì)傳感器故障進(jìn)行在線診斷。最后，通過企業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)此方法的在線故障診斷實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此種方法能夠有效診斷傳感器設(shè)備故障。

關(guān)鍵詞： 傳感器故障診斷; 故障識(shí)別; 弱故障診斷; 故障在線診斷; 故障分析; 模型更新

中圖分類號(hào)： TN911.23?34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2019）19?0178?04

Abstract：For the current sensor equipment fault diagnosis methods in the process of diagnosis may lead to insensitivity to weak fault diagnosis in the actual production， and ineffectiveness to the fault identification， the design of sensor fault diagnosis algorithm based on FPGA is proposed by fully considering the characteristics of the actual production process. The fault analysis in different residual spaces improves the accuracy of the system for weak fault diagnosis. The principal component analysis （PCA） model is updated by iterative algorithm， and the reconstruction of error variable is predicted by the residual space square weighting to determine the fault， so that the sensor fault can be diagnosed online. The online fault diagnosis experiment was carried out for this method according to the actual data of an enterprise. The experimental results show that this method can effectively diagnose sensor equipment faults.

Keywords： sensor fault diagnosis; fault recognition; weak fault diagnosis; online fault diagnosis; fault analysis; model update

0 ?引 ?言

傳感器網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用到環(huán)境監(jiān)測(cè)、智能家居、醫(yī)療保健、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、軍事等領(lǐng)域中，大部分都是對(duì)溫度、濕度等進(jìn)行監(jiān)測(cè)。傳感器節(jié)點(diǎn)在使用過程中會(huì)出現(xiàn)多種故障，降低了監(jiān)控功能，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失。利用故障診斷能夠正確且及時(shí)地診斷故障狀態(tài)及異常的狀態(tài)，預(yù)防和消除故障，提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行可靠性。在診斷傳感器故障過程中，使用算法融合節(jié)點(diǎn)和鄰節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，存在大量冗余計(jì)算，節(jié)點(diǎn)自身感知、數(shù)據(jù)融合及通信都會(huì)浪費(fèi)大量能量，實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)要降低功耗。相關(guān)研究創(chuàng)建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及粗糙集故障診斷算法，算法較為復(fù)雜，無法在大量節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)中使用[1]。本文針對(duì)傳感器故障檢測(cè)算法計(jì)算冗余比較大的特點(diǎn)，提出故障檢測(cè)分簇算法，各簇都能夠選擇優(yōu)化分割閾值，使診斷精度及效率得到提高。

1 ?傳統(tǒng)算法分析

傳感器故障算法通過網(wǎng)絡(luò)中的鄰節(jié)點(diǎn)測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)比測(cè)試實(shí)現(xiàn)故障診斷。對(duì)隨機(jī)分布在一定區(qū)域中的傳感器節(jié)點(diǎn)來說，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)對(duì)壓力、溫度、濕度等數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)。因?yàn)楣ぷ鲿r(shí)間比較長(zhǎng)，所以導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)異常，對(duì)無法實(shí)地檢測(cè)或者檢測(cè)工作量比較大時(shí)，可利用檢測(cè)得出數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行分析。傳感器故障診斷過程為：

對(duì)比區(qū)域中的節(jié)點(diǎn)[Si]和某鄰節(jié)點(diǎn)[Sj]，得到不同感知數(shù)據(jù)，因?yàn)閮烧邽橄噜徆?jié)點(diǎn)，距離比較近，在某時(shí)刻[t]所感知數(shù)據(jù)也較為接近，差值不超過閾值。在另外時(shí)刻[t+1]，兩個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)差和差值不超過另外的閾值。假如上述兩個(gè)條件都得到滿足，那么初步診斷兩個(gè)節(jié)點(diǎn)都是正常節(jié)點(diǎn)，測(cè)試結(jié)果[Cij]表示為0，只要其中一條沒有滿足，那么就表示[Si]或者[Sj]出現(xiàn)故障，測(cè)試結(jié)果[Cij]表示為1。對(duì)于節(jié)點(diǎn)[Si]來說，能夠得到其和鄰節(jié)點(diǎn)測(cè)試結(jié)果，假如[Si]測(cè)試結(jié)果為1的節(jié)點(diǎn)數(shù)量比鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)目的一半要大，表示節(jié)點(diǎn)[Si]初步診斷狀態(tài)可能為故障，否則就是正常。對(duì)網(wǎng)絡(luò)中全部節(jié)點(diǎn)遍歷以后能夠得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)初步診斷的狀態(tài)。對(duì)初步診斷狀態(tài)來說，無法對(duì)節(jié)點(diǎn)的真正狀態(tài)精準(zhǔn)確定，導(dǎo)致[Cij]診斷結(jié)果不精準(zhǔn)。那么，對(duì)節(jié)點(diǎn)[Si]實(shí)現(xiàn)診斷的過程中，要充分考慮節(jié)點(diǎn)[Si]全部鄰節(jié)點(diǎn)診斷狀態(tài)都是可能正常節(jié)點(diǎn)數(shù)量減去[Si]的測(cè)試結(jié)果為1的節(jié)點(diǎn)數(shù)，結(jié)果比[Si]全部鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)量的一半要大或者相等，以此表示最終診斷結(jié)果正常。反之，[Si]診斷結(jié)果為故障[2]。

3 ?故障檢測(cè)及識(shí)別

基于FPGA，數(shù)據(jù)信息丟失比較少，使高維數(shù)據(jù)空間映射到低維子控件中，使用少量不相關(guān)主元變量對(duì)原高維數(shù)據(jù)空間信息進(jìn)行描述。通過數(shù)學(xué)方面的分析，PCA本質(zhì)為實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)空間坐標(biāo)變換，將表示數(shù)據(jù)變化方向坐標(biāo)作為新空間坐標(biāo)方向進(jìn)行保留，從而實(shí)現(xiàn)高維控件降維，在進(jìn)行變換的過程中，系統(tǒng)總方差沒有變化，只是根據(jù)方差大小重新分布。

一個(gè)完整基于FPGA模型的故障檢測(cè)和識(shí)別的過程包括以下階段：

1） 創(chuàng)建FPGA模型。首先，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)矩陣每列多尺度小波分解，得出每列數(shù)據(jù)各個(gè)尺度小波系統(tǒng)[D1]，…，[DL]與逼近系數(shù)[AL]，使不同傳感器變量尺度相同得出系數(shù)構(gòu)成系數(shù)矩陣，從而能夠得到[L+1]個(gè)系數(shù)矩陣，每個(gè)矩陣表示不同尺度，并且具備相應(yīng)尺度感知數(shù)據(jù)信息。之后，分別以此[L+1]個(gè)系數(shù)矩陣創(chuàng)建PCA模型，對(duì)相應(yīng)尺度主元數(shù)及統(tǒng)計(jì)量控制限進(jìn)行計(jì)算[6]。

2） 故障檢測(cè)及識(shí)別。首先，實(shí)現(xiàn)測(cè)試數(shù)據(jù)集的小波分解，從而得到各個(gè)尺度小波系數(shù)及逼近系數(shù);之后，以創(chuàng)建的多尺度PCA模型對(duì)各個(gè)尺度小波系數(shù)在同個(gè)尺度模型中的統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)各個(gè)尺度控制圖的繪制。假如某個(gè)尺度中的統(tǒng)計(jì)量超過控制限，表示感知數(shù)據(jù)中具有此尺度節(jié)點(diǎn)故障，一般不同故障的尺度特征也各有不同。

本文以故障尺度特征是節(jié)點(diǎn)故障劃分為兩種：

1） 具備穩(wěn)定尺度特征故障類型，比如精度降低、緩慢漂移等故障，在發(fā)生此種故障時(shí)，故障特征只是表現(xiàn)在粗尺度低頻信號(hào)及細(xì)尺度高頻信號(hào)中;

2） 具備尺度特征遷移特性故障類型，比如固定故障及恒偏差故障，出現(xiàn)此故障時(shí)，故障具備高頻帶小尺度朝著低頻帶大尺度轉(zhuǎn)移的特點(diǎn)。簡(jiǎn)單來說，從細(xì)尺度小波系數(shù)捕捉到數(shù)據(jù)突變高頻變化，故障在異常值持續(xù)穩(wěn)定時(shí)，粗尺度小波系數(shù)及尺度系數(shù)會(huì)對(duì)異常進(jìn)行監(jiān)測(cè)，以故障特點(diǎn)尺度信息對(duì)故障類型進(jìn)行綜合判斷。在對(duì)異常尺度進(jìn)行監(jiān)測(cè)之后，通過相應(yīng)尺度貢獻(xiàn)圖的繪制，尋找與故障相關(guān)的節(jié)點(diǎn)變量，以此識(shí)別故障[7]。

基于FPGA節(jié)點(diǎn)故障檢測(cè)及識(shí)別的流程如圖1所示。

4 ?仿真結(jié)果分析

本文以電廠過熱氣溫控制系統(tǒng)為例對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證，主蒸汽溫度是過熱氣溫控制系統(tǒng)中的主要參數(shù)，主蒸汽溫度傳感器測(cè)量范圍在400～600 ℃，主蒸汽溫度變化范圍在535～545 ℃。假設(shè)傳感器模型為：

[G（s）=3s+ds2+10s+24]

對(duì)[u（t）]使用分段平穩(wěn)均勻分布隨機(jī)信號(hào)，干擾使用0.1方差的高斯白噪聲。理論研究及現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際故障表明，傳感器大部分故障表示為恒偏差、卡死、漂移及恒增益。實(shí)現(xiàn)不同傳感器故障的監(jiān)測(cè)，比如出現(xiàn)沖擊干擾實(shí)現(xiàn)仿真，之后給出仿真結(jié)果。[u（t）]不恒為零，脈沖幅度為1，周期設(shè)置為2 s，脈沖寬度設(shè)置為信號(hào)周期的10%，使用0.02 s采樣時(shí)間，通過Simulink建模得到傳感器輸入輸出信號(hào)，如圖2～圖5所示。

圖2a）指的是工況負(fù)荷45%，主氣溫傳感器在200 s出現(xiàn)卡死故障之后的信號(hào)曲線;圖2b）指的是濾波之后信號(hào)曲線，改進(jìn)濾波器能夠?qū)⒏蓴_進(jìn)行消除，將信號(hào)故障特點(diǎn)進(jìn)行保留;圖2c）屬于小波多分辨分析結(jié)果，表示在細(xì)節(jié)尺度[d1]，[d2]，[d3]中能夠明顯檢測(cè)到故障。

圖3a）是指78%工況負(fù)荷中主氣溫傳感器在50 s出現(xiàn)偏差突變故障曲線;圖3b）指的是在濾波之后信號(hào)曲線，能夠觀察主氣溫此時(shí)出現(xiàn)明顯突變，表示傳感器在這個(gè)時(shí)候出現(xiàn)故障;圖3c）指的是小波分辨分析結(jié)果，可以看出，在細(xì)節(jié)尺度[d1]，[d2]，[d3]中能夠?qū)收线M(jìn)行有效監(jiān)測(cè)。

圖4a）指的是基于工況45%中主氣溫傳感器50 s發(fā)生-5%增益突變曲線和形態(tài)學(xué)?小波檢測(cè)的結(jié)果;圖4b）為濾波之后信號(hào)曲線，表示50 s時(shí)主氣溫出現(xiàn)明顯突變，說明傳感器在這個(gè)時(shí)候出現(xiàn)故障;圖4c）指的是小波多分辨分析結(jié)果，在細(xì)節(jié)尺度[d1]，[d2]，[d3]中能夠?qū)崿F(xiàn)故障精準(zhǔn)檢測(cè)。

因?yàn)閭鞲衅髌乒收系淖兓容^緩慢，并且幅度比較小，部分檢測(cè)方法對(duì)于此種類型故障并不敏感，使用本文分析的算法實(shí)現(xiàn)仿真研究。圖5a）指的是基于78%工況中主蒸汽溫度曲線，通過曲線可以看出溫度信號(hào)在100 s以后逐漸開始變化，圖5b）指的是濾波之后信號(hào)曲線，此曲線表示改進(jìn)濾波器能夠?qū)⒃夹盘?hào)微小故障特點(diǎn)進(jìn)行保留。圖5c）指的是小波多分辨的分析結(jié)果，故障特點(diǎn)在[d1]尺度中并沒有明顯變化，在尺度不斷擴(kuò)大的過程中也突出了細(xì)節(jié)特征。基于[d3]尺度表示傳感器在100 s時(shí)出現(xiàn)故障。本文所設(shè)計(jì)的算法能夠?qū)鞲衅鞲鞣N故障進(jìn)行監(jiān)測(cè)，能夠使其應(yīng)用到傳感器故障檢測(cè)和診斷中[8]。

5 ?結(jié) ?語

本文所提出的基于FPGA傳感器故障診斷方法能夠?qū)鞲衅鲃?dòng)態(tài)特點(diǎn)進(jìn)行模擬，并且對(duì)傳感器實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，精準(zhǔn)判斷傳感器故障，有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)故障診斷在系統(tǒng)建模中的缺點(diǎn)，該方法在傳感器故障診斷中的應(yīng)用價(jià)值良好。

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