基于相关性分析的3容水箱多参数故障诊断

周 克， 杨小柳， 张发斌， 王 霄

（1.茅台学院酿酒工程自动化系，贵州遵义 564507；2.贵州大学电气工程学院，贵阳 550025；3.重庆樱花能源科技有限公司，重庆 401121）

0 引 言

在工业过程控制中，3容水箱扮演着重要角色。3容水箱可作为许多工业控制对象的典型模型，模拟工业生产过程中的液位、温度和流量等参数变化的控制系统，被广泛应用于控制算法研究中［1-2］。3容水箱系统具有明显的非线性、大惯性和时滞等特性［3］，这些特性为各种控制策略的改进提供了研究平台，对控制系统的研究有着重要指导作用。

基于3容水箱，国内外学者在控制算法、系统参数辨识以及故障诊断领域开展了大量研究。刘洪斌［4］将3容水箱建模为一非高斯过程的故障检测问题，利用主成分分析和独立成分分析法对故障进行识别，取得了较好的诊断效果。宋强［5］提出一种新型粒子滤波算法用于故障检测，联合传统粒子滤波算法和遗传算法，解决了传统算法粒子衰退的缺陷，并将算法应用于3容水箱的故障诊断。陈虹丽等［6］将双容水箱建立为T-S模糊模型，通过引入参考模型，建立了故障残差估计误差的广义残差方程，将T-S模型的故障诊断转换为系统鲁棒控制。宋英俊［7］将提升小波控制算法与概率神经网络算法相结合，将小波提升后的数据作为神经网络的输入，经过神经网络的诊断与分析，辨别出系统的故障，并设计故障诊断平台。Mrugalski等［8］针对3容水箱不同执行器出现的故障进行诊断分析，运用神经网络算法对系统进行递归建模，并根据模型设计了可收敛的输入观察器，利用观察器对不同故障产生的结果进行学习，实现了故障类型的诊断以及测试系统对故障的容忍程度。……