基于传感器网络的大规模反应釜分布式故障诊断方法
【专利摘要】基于传感器网络的大规模反应釜分布式故障诊断方法，其中的传感器节点单元主要包括：检测模块、通信模块和计算模块。所提方法包含以下技术步骤：1)建立大规模反应釜系统的级联模型；2)构建基于传感器网络的分布式故障诊断器，确定各传感器节点之间的信息交互关系；3)设计最优的诊断器参数，优化故障诊断器性能；4)设计故障评估策略，根据诊断器产生的残差信号进行故障诊断。本发明提出的故障诊断方案具有低功耗、低成本、分布式的特点，配置过程中有很大的空间自由度，维护及扩展方便，符合大型化工生产规模化、连续化的特点，能改善传统的集中式故障诊断方案在工业应用中存在的布局布线约束及可靠性等问题。
【专利说明】基于传感器网络的大规模反应釜分布式故障诊断方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及故障诊断【技术领域】，具体涉及一种基于传感器网络的大规模反应釜分 布式故障诊断方法。
【背景技术】
[0002] 反应釜是化工生产过程中的常见设备，广泛应用于石油、化工、医药等工艺过程， 在连续生产过程中为提高反应效率常采用多个串联的反应釜作为级联反应器。化工生产具 有高温、高压、工艺流程复杂等特点，生产过程中任何一个反应器的故障都可能影响反应过 程的质量和效率，甚至导致安全事故的发生。因此，需要设计实时、有效的故障检测系统保 证大规模反应釜系统的安全可靠运行。
[0003] 工业现场对设备的实时性、可靠性和稳定性有很高的要求，传统的集中式故障诊 断方案中数据处理高度集中，存在计算能力有限，实时性和可靠性低等局限，随着工业设备 的日益复杂，生产区域的不断扩大，集中式故障诊断方案所带来的计算高度集中，可靠性差 和灵活性低等问题，使得集中式故障诊断方案在大型化工过程中的实现面临着越来越多的 困难。
[0004] 近几年，随着无线通信技术、嵌入式技术和分布式计算技术的日趋完善，分布式故 障诊断方案逐步受到了工业界的重视。然而，有效的分布式故障诊断方案还未见报道。无线 传感器网络是由大量部署的静止或移动的无线传感器节点构成，以自组织的方式采集、处 理并传输网络覆盖范围内监测信息的大规模分布式网络。其具有低功耗、低成本、分布式和 自组织等特点，配置过程中有很大的空间自由度，维护及扩展方便，符合大型化工生产规模 化、连续化的特点，能改善传统的集中式故障诊断方法在大型工业系统应用中存在的布局、 布线约束、计算量巨大及可靠性问题。
【发明内容】
[0005] 本发明旨在克服现有集中式故障诊断技术存在的不足，提出一种基于传感器网络 信息共享、相互合作的大规模反应荃分布式故障诊断方法。
[0006] 在本发明中，传感器节点单元主要包括：检测模块、通信模块和计算模块。检测 模块用以采集反应釜的物料浓度、温度等信息。通信模块用于和邻居节点进行信息交互。 计算模块是诊断器单元，根据自身的量测信息和邻居节点共享的量测信息产生残差信号， 并判断是否发生故障。本发明涉及传感器网络领域，首先对相关的定义进行说明。N阶有 向图的*) = G9，Z，A)用以描述各节点之间的交互关系。N个传感器节点构成的集合描述为 ?9= 42,...31 "各节点之间的通信链路集合用符号" jc.描述，邻接权重矩阵描述为 卜有向图冗的边以符号"（i，j) "表示。若邻接权重矩阵A中的元素Bij关0贝你―/) e 5 , 即节点i能够接收到来自节点j的数据，反之，若= 0,则表示节点i无法接收到来自节 点j的数据。此外，对于所有Ie?9定义au = 1并以「, = Ue 扔表示节点i及其所有 邻居节点的集合。
[0007] 本发明米取的技术方案为：1)建立大规模反应荃系统的级联模型；2)构建基于传 感器网络的分布式故障诊断器，确定各传感器节点之间的信息交互关系；3)设计最优的诊 断器参数，优化故障诊断器性能；4)设计故障评估策略，根据诊断器产生的残差信号进行 故障诊断。具体步骤包括：
[0008] 1)首先建立大规模反应釜系统的级联模型，不失一般性，考虑由N个反应釜组成 的互联系统，其动态特性可由如下模型描述：
[0009]
【权利要求】
1. 基于传感器网络的大规模反应釜分布式故障诊断方法，其特征在于，传感器节点单 元主要包括：检测模块、通信模块和计算模块；检测模块用以采集反应釜的物料浓度、温度 等信息；通信模块用于和邻居节点进行信息交互；计算模块是诊断器单元，根据自身的量 测信息和邻居节点共享的量测信息产生残差信号，并判断是否发生故障；该方法包括以下 技术步骤： 1) 建立大规模反应釜系统的级联模型：通过构建大规模反应釜系统的状态空间模型 来描述其动态特性，分别将系统状态、噪声信号、故障信号用适当维数的状态向量加以表 示，并用关联矩阵描述子系统之间的联系； 2) 构建基于传感器网络的分布式故障诊断器，确定各传感器节点的交互关系：分别为 每个反应釜配置一个传感器节点，每个节点单元都包含检测模块、通信模块和计算模块；各 节点测量对应反应釜的输出数据并与邻居节点进行信息交互，同时补偿传感器饱和、数据 的量化编码、传感器失灵及传感器网络的通信不可靠等问题造成的影响；之后根据设定的 数据处理算法生成残差信号，根据残差信号进行故障评估； 3) 设计最优诊断器参数，优化故障诊断器性能：根据步骤1)中建立的级联模型的参数 及传感器网络的特征参数求解步骤2)中所述故障诊断器的具体参数，通过最小化分布式 故障诊断器对未知噪声和干扰信号的抑制率Y来求解最优的故障诊断器参数； 4) 设计故障评估策略，根据诊断器产生的残差信号进行故障诊断：根据各传感器节点 中故障诊断单元产生的残差信号设计故障评估指标，通过比较评估指标与报警阈值实现对 故障的诊断。
2. 根据权利要求1所述的基于传感器网络的大规模反应釜分布式故障诊断方法，其特 征在于：所述步骤1)中，建立了大规模反应釜系统的级联模型，由N个反应釜组成的互联系 统，其动态特性可由如下模型描述：
上式中，.v#)e!T+，JUAHIR'《(幻elT，./;(/〇€，分别是第i个子系统的状态向量， 量测输出，未知噪声扰动和系统未知的故障信号；参数Aii, Bi, Ei, Ci均为已知适当维数的权 重系数矩阵；矩阵Au用于描述子系统i与子系统j之间的互联关系，Au中的系数i，j = 1，2, ...，N，且 i 关 j。
3. 根据权利要求1所述的基于传感器网络的大规模反应釜分布式故障诊断方法，其特 征在于：所述步骤2)中，针对传感器饱和问题的处理方法，引入非线性函数 描述传感器的饱和现象，从而，传感器节点i在k时刻接收到的数据可由式（2)表示： ΨΜ = Φ,1}Φ)) (2) 用于描述饱和现象的非线性函数Φ (·)形如式（3)所示： 私)=!#，fo} …(3) 该非线性函数满足特性#ffe) = ) min , |?; I丨,〇 = U.…,.V)表示饱和度 向量&-的第i个分量，符号sign表示符号函数；上述非线性函数Φ(·)满足条件 (爾(你卜/?)SO，F1和F2是满足条件F2 > DF1 > O的对角矩阵。
4. 根据权利要求1所述的基于传感器网络的大规模反应釜分布式故障诊断方法，其 特征在于：所述步骤2)中，针对数据量化编码的处理方法，设计如式（4)所示的编码规则 Q( ·)： Θ(τ) = [Q1(T1) Q2(T2) ··· Qn(tn) ]τ (4) 对应的量化级构成的集合Ui如式（5)所示： U1 = = ρ-：κΙ，} = 0,±1.±2,···} {±sr,u} ο -；?|, (5) 0< ρ. <Lk^ >0 ' . 量化过程的输入-输出关系可由如下分段函数表示：
上式中的参数4 P i是对应量化器的量化密度；F#)量化后的对应输出 免⑷= (/+Δ..α販(Ah根据量化规则可知量化误差AiGO满足条件11 AiGO 11彡
5. 根据权利要求1所述的基于传感器网络的大规模反应釜分布式故障诊断方法，其特 征在于：所述步骤2)中，针对传感器失灵及网络通信不可靠性的处理方法，引入一组随机 变量CI iGO e {0，1}，α = 1，2，···，N)描述这一数据丢失现象，综合以上分析各传感器节 点接收到的数据⑷可表示为： 夕,(i)=q (? 说(*)+/),、，,(々} (?) 上式中，CIiGO =0表示数据丢失，CIiGO = 1则表示数据成功送达，v,0)eir用于描 述信道噪声，Di则是对应的权重矩阵；数据丢失的概率用!ΕΚΡΟ= 1丨=巧表示。
6. 根据权利要求1所述的基于传感器网络的大规模反应釜分布式故障诊断方法，其特 征在于：所述步骤2)中，各传感器节点中诊断单元的工作过程包括两部分：残差信号的产 生及故曈评估：为牛成砘差信号，各诠断m元分別枏据加下笪法对量涮数据讲行处理：
式中，i,WeIT是传感器节点i中诊断单元建立的状态向量，r腐€1^是对应诊断单元 计算所得的残差信号，参数确定了各节点的交互关系，Ki, Hm Li是待设计的故障诊断器 参数。
7. 根据权利要求1所述的基于传感器网络的大规模反应釜分布式故障诊断方法，其特 征在于：所述步骤3)中，给出的分布式故障诊断器的存在条件为：对于式（1)表示的大规 模反应釜系统，给定噪声抑制率Y >0,若存在正定矩阵P>〇,适当维数的矩阵G以及正标量 ε>〇,使得如下不等式成立
则存在式（8)结构的分布式故障诊断器，对应的分布式故障诊断器参数f = gTf? # = , [ = ￡ ,其中，月
_ _和_是计算过程中定义的中间变量；矩阵P和G满足结构 K , // L = diag{G31，…，G3J，计算式（9)所需的系数根据权利要求2-6中定义的级联系统模型参数 和传感器网络特征参数求得：
SsdiagliV-'Af} = 0] ? F = F2-F1X), Oi = (IiagUQ-I) I, ...，λ (i-N) 1}， ￡, =diag{￡,?--%Iv J ? Π =diag-；a1/,---.o,ii/| ? ￡ = [〇 i] > /=[〇 -I 〇] ? 7-diagi/.··./S ? 0r^at(l-a,) , λ e {〇, 1}表示克罗内克函数，I表示适当维数的单位矩阵。 符号diag表示构建对角矩阵，上标T表示矩阵的转置运算； 而具有最优抗干扰能力的诊断器参数可通过优化问题（10)求解： - (10) subject to (9) 式（10)中p = γ2,指标Y是所述分布式故障诊断器对未知噪声和干扰信号的抑制 率。
8.根据权利要求1所述的基于传感器网络的大规模反应釜分布式故障诊断方法，其特 征在于：所述步骤4)中，给出了具体的故障评估规则，基于各传感器节点中故障诊断单元 产生的残差信号定义如下评估指标：
上式中的L是评估时间窗口的长度；定义初始值^ (ri (-L))，…，^ (ri (O))均为0,通过 比较故障评估指标Jjri(IO)和指定报警阈值1>就能实现对故障的诊断，方法如下：
【文档编号】G06F19/00GK104376206SQ201410642986
【公开日】2015年2月25日 申请日期:2014年11月14日 优先权日:2014年11月14日
【发明者】张丹, 凌荣耀, 张文安, 冯宇, 叶孝璐 申请人:浙江工业大学