基于WPT-SVM电动调节阀故障诊断研究

李朝雅，孙建平，田乐乐，张文广

（1.华北电力大学 控制与计算机工程学院，河北 保定 071003；2.华北电力大学 控制与计算机工程学院，北京 102206）

0 引言

随着工业化进程的不断发展，机械设备的工作效率及运行安全变得十分重要。电动调节阀作为控制指令的执行机构，内部结构复杂，容易发生故障，对现场维护人员的技术要求更高。电动调节阀长时间处于高温、高压、易燃易爆等各种恶劣的工作环境，极易出现各种故障，影响系统的性能和运行水平，甚至造成经济性和安全性问题。及时发现调节阀运行过程中出现的故障并采取相应的措施，是保证工业过程中自动控制系统安全、可靠、稳定运行的基础。现在，根据现场设备实时传输的参数对电动调节阀进行监控，产生的数据可以进行故障诊断并分类，使设备正常运转。

电动调节阀的故障诊断成为了国内外专家研究的热点问题，多位学者对电动调节阀的故障诊断进行了深入研究。目前，对电动调节阀的故障诊断研究主要可以分为3类，基于机理模型、数据驱动和专家分析的方法。文献[5]采用基于主成分分析和贝叶斯分类的方法来诊断故障，可计算出数据样本属于各种故障类型的故障发生率。在文献[7]中提出噪声分析的故障检测方法，利用小波分解技术滤波并提取信号，通过计算过程噪声的相关函数来检测故障是否发生。文献[8]借助了Hotelling和SPE统计检测法对平台生成的测试数据与实际数据的残差进行分析，检测故障情况。……