СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
ISSN (печатн.): 2782-2001
ISSN (онлайн): 2782-215X
В работе рассмотрен алгоритм поиска одиночных дефектов структурных блоков объекта диагностирования в виде произвольного изменения параметров одного динамического блока в составе непрерывной динамической системы. Такой подход соответствует реальной картине проявления конкретного конструктивного дефекта блока и его влияния на динамику системы. Применение известных алгоритмов подобного рода осложняется необходимостью использования моделей с пробными отклонениями параметров либо необходимостью анализа знаков передач сигналов. Алгоритм на основе пробных отклонений параметров модели использует задание этих изменений в модели, что является трудоемкой задачей. Алгоритм анализа знаков передач с использованием нормированного диагностического признака, а также с использованием бинарного диагностического признака требует дополнительные вычисления знаков передач сигналов от выходов блоков до контрольных точек. Рассматривается алгоритм поиска одиночных дефектов в виде изменения параметров динамических блоков, основанный на использовании модели структурной чувствительности интегральных оценок выходных сигналов объекта к изменению динамических свойств блока. Алгоритм позволяет перейти от анализа временных функций к анализу численных значений их интегральных оценок. Такой подход позволяет определить неисправный динамический блок без определения фактических параметров его передаточной функции. Определена процедура получения нормированных диагностических признаков и вычисления количественной меры различимости дефектов. Приведены результаты реализации алгоритма для системы стабилизации давления газа на установке прямотрубной печи для подогрева нефтепродуктов нефтеперерабатывающего завода. Реализация алгоритма показывает, что рассматриваемый алгоритм дает приемлемые значения различимости всех одиночных дефектов.
Воронин Владимир Викторович
Шалобанов Сергей Викторович
Шалобанов Сергей Сергеевич
1. Воронин В.В., Шалобанов С.В., Шалобанов С.С. Диагностирование непрерывных динамических систем с использованием топологических функций чувствительности // Научный вестник НГТУ. – 2019. – № 4 (77). – С. 17–30.
2. Воронин В.В., Шалобанов С.В., Шалобанов С.С. Диагностирование непрерывных динамических систем с использованием параметрических функций чувствительности // Научный вестник НГТУ. – 2016. – № 2 (63). – С. 23–34.
3. Frank P.M. Fault diagnosis in dynamic systems using analytical and knowledge-based redundancy – a survey and some new results // Automatica. – 1990. – Vol. 26, N 3. – P. 459–474.
4. Patton R. Robast model-based fault diagnosis: the state of the art // Proceedings IFAC Symposium SAFEPROCESS’94. – Espoo, Finland, 1994. – P. 1–24.
5. Rosenwasser E.N., Yusupov R.M. Sensitivity of automatic control systems. – Boca Raton: CRS Press, 1999. – 436 p.
6. Gertler J. Fault detection and diagnosis in engineering systems. – New York: Marcel Dekker, 1998. – 504 p.
7. Simani S., Fantuzzi C., Patton R. Model-based fault diagnosis in dynamic systems using identification. – Berlin: Springer-Verlag, 2002. – 282 p.
8. Diagnosis and fault-tolerant control / M. Blanke, M. Kinnaert, J. Lunze, M. Staroswiecki. – Berlin: Springer, 2006. – 672 p.
9. Ding S. Data-driven design of fault diagnosis and fault-tolerant control systems. – London: Springer-Verlag, 2014.
10. Lindner B., Auret L. Data-driven fault detection with process topology for fault identification // IFAC Proceedings. – 2014. – Vol. 47, N 3. – P. 8903–8908.
11. Gertler J. Residual generation in model-based fault diagnosis // Control, Theory and Advanced Technology. – 1993. – Vol. 9 (1). – P. 259–285.
12. Samy I., Postlethwaite I., Gu D. Survey and application of sensor fault detection and isolation schemes // Control Engineering Practice. – 2011. – Vol. 19 (7). – P. 658–674.
13. Diagnosis and fault-tolerant control / M. Blanke, M. Kinnaert, J. Lunze, M. Staroswiecki. – Berlin: Springer-Verlag, 2005.
14. Russell E., Chiang L., Chiang L. Fault detection and diagnosis in industrial systems. – Berlin: Springer, 2001.
15. He J., Zhang C. Fault reconstruction based on sliding mode observer for nonlinear systems // Mathematical Problems in Engineering. – 2012. – Vol. 2012. – P. 1–22. – DOI: 10.1155/2012/451843.
16. Yan X., Edwards C. Nonlinear robust fault reconstruction and estimation using a sliding modes observer // Automatica. – 2007. – Vol. 43. – P. 1605–1614.
17. Simultaneous actuator and sensor faults reconstruction based on robust sliding mode observer for a class of nonlinear systems / A. Brahim, S. Dhahri, F. Hmida, A. Sellami // Asian Journal of Control. – 2017. – Vol. 19. – P. 362–371.
18. Fault detection and isolation for a multi-cellular converter based on sliding mode observer / H. Meziane, C. Labarre, S. Lefteriu, M. Defoort, M. Djemai // IFAC – PaperOnline. – 2015. – Vol. 48 (21). – P. 164–170. – DOI: 10.1016/j.ifacol.2015.09.521.
19. Жирабок А.Н., Шумский А.Е., Павлов С.В. Диагностирование линейных динамических систем непараметрическим методом // Автоматика и телемеханика. – 2017. – № 7. – С. 3–21.
20. Жирабок А.Н., Шумский А.Е. Непараметрический метод диагностирования нелинейных динамических систем // Автоматика и телемеханика. – 2019. – № 2. – С. 24–45.
21. Шумский А.Е., Жирабок А.Н. Принятие решений при диагностировании нелинейных динамических систем непараметрическим методом // Автоматика и телемеханика. – 2021. – № 2. – С. 111–131.
22. Shalobanov S.V., Shalobanov S. S. The search defects algorithm in continuous dynamical systems by vectors of topological relations // Proceedings of the 3rd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC). – Vladivostok, 2018. – P. 1–4.
23. Shalobanov S.V., Shalobanov S.S. Defect search using the input signal position change and the binary diagnostic sign // 2018 Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines (Dynamics): Proceedings. – Omsk, 2018. – P. 1–4.
24. Shalobanov S.V., Shalobanov S.S. Defect search in automatical control systems based on trial deviations of model parameters // 2017 IEEE 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). – Moscow, 2017. – P. 1–4.
25. Shalobanov S.V., Shalobanov S.S. Defect search in automatical control systems with depth to dynamic block // Proceedings 2018 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). – Moscow, 2018. – P. 1–5.
26. Shalobanov S.V., Shalobanov S.S. Diagnostics of automatic control systems using trial deviations of model parameters and binary diagnostic signs // 2020 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). – Sochi, Russia, 2020. – P. 1–5.
27. Shalobanov S.V., Shalobanov S.S. Diagnosing continuous dynamic systems using topological sensitivity functions // 2020 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). – Sochi, Russia, 2020. – P. 1–5.
28. Bloshchinskiy V.D., Shalobanov S.V., Shalobanov S.S. Application of configurable diagnostic models on IIR-filters and Laguerre filters for finding parametric defects in continuous dynamic objects // 2019 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). – Tomsk, 2019. – P. 1–5.
Воронин В.В., Шалобанов С.В., Шалобанов С.С. Диагностирование непрерывных динамических систем с использованием структурных функций чувствительности // Системы анализа и обработки данных. – 2022. – № 2 (86). – С. 7–20. – DOI: 10.17212/2782-2001-2022-2-7-20.
Voronin V.V., Shalobanov S.V., Shalobanov S.S. Diagnostirovanie nepreryvnykh dinamicheskikh si-stem s ispol'zovaniem strukturnykh funktsii chuvstvitel'nosti [Diagnostics of continuous dynamic systems using structure sensitivity functions]. Sistemy analiza i obrabotki dannykh = Analysis and Data Processing Systems, 2022, no. 2 (86), pp. 7–20. DOI: 10.17212/2782-2001-2022-2-7-20.
