CN110472335B - 基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法 - Google Patents

基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法 Download PDF

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CN110472335B CN201910754193.2A CN201910754193A CN110472335B CN 110472335 B CN110472335 B CN 110472335B CN 201910754193 A CN201910754193 A CN 201910754193A CN 110472335 B CN110472335 B CN 110472335B
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Abstract

本发明公开一种基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，该方法在确定故障诊断阈值时充分考虑了故障诊断过程中的漏报警及虚报警错误，根据传感器测量值特性，结合传感器故障诊断过程中的漏检率及虚警率，构造出关于诊断阈值的代价函数，并采用动态权值自适应粒子群优化算法求取该代价函数以确定最佳故障诊断阈值，保证在故障诊断过程中虚警率及漏检率都尽可能降到最低。本发明的基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，同现有的其他传感器故障诊断阈值确定方法相比，方法算法复杂程度低，算法原理逻辑性强，容易采用计算机计算，计算结果精确可靠，传感器故障诊断效率得到较大提升。

Description

基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法
技术领域
本发明属于燃气轮机传感器故障诊断领域，涉及一种传感器故障诊断阈值确定方法，具体涉及一种基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法。
背景技术
燃气轮机中控制系统通过传感器测量信号来实现对燃气轮机运行状态的监测，因此传感器测量信号的准确可靠是控制系统安全稳定运行的关键因素，为了提高控制系统的稳定性、安全性及可靠性，对传感器进行故障诊断及隔离具有重要意义。对传感器进行故障诊断的方法多种多样，其中应用最广泛的是阈值法，即根据残差形成一个故障指示函数，并将其与设定的故障诊断阈值进行比较，如果故障指示函数小于故障诊断阈值，则认为传感器没有发生故障，如果故障指示函数大于故障诊断阈值，则认为传感器发生了故障。由此可知，故障诊断阈值的合理选取是决定传感器故障诊断准确的关键因素。故障诊断阈值选取不合适时，会产生两类错误，一类是传感器已经发生故障，但诊断系统没有检测出故障而仍然认为传感器工作在正常状态下，没有发出故障报警信号，即漏报警错误；另一类是传感器没有发生故障，但诊断系统检测出传感器发生了故障并发出故障报警信号，即虚报警错误。目前，在故障诊断阈值确定方面主要采用的方法有两种，一种是根据传感器测量噪声强度及建模误差确定故障诊断阈值，存在的问题是没有考虑到故障诊断过程中的漏报警及虚报警错误；另一种则是根据故障指示函数服从卡方分布，自定义漏检率和虚警率后通过查表的方式确定故障诊断阈值，但其逻辑性较差，阈值选取粗糙。目前还没有一种设计全面、计算方便、逻辑性强的传感器故障诊断阈值选取方法。
发明内容
针对现有技术中所存在的上述缺陷和不足，具体是针对现有燃气轮机控制系统中传感器故障诊断阈值确定方面所存在的问题，本发明旨在提供一种基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，该方法在确定故障诊断阈值时充分考虑了故障诊断过程中的漏报警及虚报警错误，根据传感器测量值特性，通过折衷考虑故障诊断过程中的漏检率和虚警率，构造关于故障诊断阈值的代价函数，采用动态权值自适应粒子群优化算法求取代价函数的最优值，以确定最佳故障诊断阈值，保证在故障诊断过程中虚警率及漏检率都尽可能降到最低。本发明的基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，同现有的其他阈值确定方法相比，算法复杂程度低，充分考虑了故障诊断过程中的漏检率及虚警率，算法原理逻辑性强，容易采用计算机计算，计算结果精确可靠等优点，传感器故障诊断效率得到较大提升。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
一种基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
SS1.采集无故障状态下传感器的实际测量数据y(t)，对所述实际测量数据y(t)进行信号处理后得到估计数据
Figure GDA0002229077320000021
根据所述估计数据
Figure GDA0002229077320000022
获得其概率分布特性值，所述概率分布特性值包括信号幅值μ及测量噪声方差σ2，之后基于所述概率分布特性值构建无故障状态下信号残差z的概率分布密度函数f(z)以及存在故障偏差B时信号残差z的概率分布密度函数f(z/B)，其中，
无故障状态下，所述实际测量数据y(t)为传感器的未经信号处理的原始测量数据，所述估计数据
Figure GDA0002229077320000031
为所述原始测量数据经信号处理后的测量数据，所述实际测量数据y(t)与估计数据
Figure GDA0002229077320000032
具有相同的概率分布密度函数f(y)，并具有相同的信号幅值μ及测量噪声方差σ2，所述信号残差z为所述实际测量数据y(t)与估计数据
Figure GDA0002229077320000033
的差值，满足
Figure GDA0002229077320000034
所述信号残差z服从均值为0，方差为2σ2的正态分布，其概率分布密度函数为f(z)；
故障状态下，故障偏差为B时，所述实际测量数据y(t)及估计数据
Figure GDA0002229077320000035
的信号幅值为μ+B，测量噪声方差为σ2，信号残差z的均值为0，方差为2σ2；
SS2.引入传感器失效概率Pf，折衷考虑故障诊断漏检率Pe1及虚警率Pe2，构造关于故障诊断阈值h的代价函数C(h)；
SS3.将代价函数C(h)作为粒子群优化算法中的适应度目标函数Fit，初始化种群规模S并设置最大迭代次数kmax、线性递减的局部学习因子c1、线性递增的全局学习因子c2、动态变化的自适应惯性权重w(k)，设定初始种群中各粒子的运动速度
Figure GDA0002229077320000036
和状态位置
Figure GDA0002229077320000037
等参数；
SS4.调取步骤SS3构建的适应度目标函数Fit，初始化个体最优参数
Figure GDA0002229077320000038
和全局最优参数
Figure GDA0002229077320000039
通过动态权值自适应粒子群优化算法迭代优化目标参数，不断更新种群中各粒子的运动速度
Figure GDA00022290773200000310
和状态位置
Figure GDA00022290773200000311
以产生新种群，并不断更新个体最优参数
Figure GDA00022290773200000312
和全局最优参数
Figure GDA00022290773200000313
直到达到最大迭代次数kmax后，求取最佳故障诊断阈值hbest。
优选地，在步骤SS1中，无故障状态下，所述实际测量数据y(t)、估计数据
Figure GDA00022290773200000314
的概率分布密度函数f(y)满足
Figure GDA00022290773200000315
所述信号残差z的概率分布密度函数f(z)满足
Figure GDA00022290773200000316
故障状态下，所述信号残差z的概率分布密度函数f(z/B)满足
Figure GDA0002229077320000041
优选地，在步骤SS1中，通过滤波器对所述原始测量数据经信号处理后得到所述估计数据
Figure GDA0002229077320000042
优选地，在步骤SS2中，通过引入传感器失效概率Pf，折衷考虑故障诊断漏检率Pe1(h)及虚警率Pe2(h)后构造关于故障诊断阈值h的代价函数C(h)，其具体实现在于：虚警率Pe2(h)为传感器在没有发生故障时的故障指示函数大于故障诊断阈值h的概率，而漏检率Pe1(h)为传感器在发生故障后的故障指示函数小于故障诊断阈值h的概率，则构造的关于故障诊断阈值h的代价函数C(h)为C(h)＝PfPe1(h)+(1-Pf)Pe2(h)，其中漏检率Pe1(h)、虚警率Pe2(h)分别为
Figure GDA0002229077320000043
Figure GDA0002229077320000044
其中
Figure GDA0002229077320000045
Figure GDA0002229077320000046
优选地，在步骤SS3中，所述局部学习因子c1满足
Figure GDA0002229077320000047
所述全局学习因子c2满足
Figure GDA0002229077320000048
所述自适应惯性权重w(k)满足
Figure GDA0002229077320000049
其中，c1max为局部学习因子最大值，c1min为局部学习因子最小值，c2max为全局学习因子最大值，c2min为全局学习因子最小值，k为粒子群优化算法的迭代次数，kmax为最大迭代次数，wstat为自适应惯性权重的初始值，n为非线性变化规律控制幂指数。优选地，在步骤SS4中，通过不断更新各粒子的状态位置
Figure GDA00022290773200000410
及运动速度
Figure GDA00022290773200000411
产生新的种群粒子，调取适应度目标函数Fit，更新个体最优参数
Figure GDA00022290773200000412
及全局最优参数
Figure GDA00022290773200000413
直到迭代次数达到最大迭代次数kmax后输出最优结果，即得到最佳故障诊断阈值。
优选地，在步骤SS4中，根据局部极值和全局极值确定粒子的搜索更新方向，对种群中各粒子的运动速度
Figure GDA0002229077320000051
和状态位置
Figure GDA0002229077320000052
进行更新，即：
Figure GDA0002229077320000053
Figure GDA0002229077320000054
其中
Figure GDA0002229077320000055
为局部极值，是粒子本身在迭代到当前时刻得到的个体最优参数；
Figure GDA0002229077320000056
为全局最优参数，是目前整个粒子群中的最优极值。
优选地，在步骤SS4中，调取适应度目标函数计算每个粒子的当前适应度值
Figure GDA0002229077320000057
并将其与自身历史最优适应度值
Figure GDA0002229077320000058
进行比较，如果
Figure GDA0002229077320000059
优于
Figure GDA00022290773200000510
则对粒子局部极值对应的状态位置
Figure GDA00022290773200000511
进行更新；将所有粒子的当前适应度值
Figure GDA00022290773200000512
与种群中的全局极值
Figure GDA00022290773200000513
进行比较，如果存在更优极值，则对粒子群中的全局极值
Figure GDA00022290773200000514
进行更新；不断更新种群粒子、局部极值及全局极值，直到迭代次数达到最大迭代次数kmax后得到优化结果，即为最佳故障诊断阈值hbest。
相比现有相关技术，本发明的基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，具有以下明显技术优势：
(1)本发明使用的方法适用于不同类型的传感器，只需要通过采集无故障状态下传感器的实际测量数据及对实际测量数据进行信号处理后得到估计数据，获得传感器的测量噪声方差及相关信号幅值，就能很容易采用该方法计算故障诊断阈值。
(2)本发明使用的方法充分考虑到传感器故障诊断过程中的虚警率及漏检率，能在故障诊断过程中保证虚警率及漏检率降到最低，因此其故障诊断效率及性能均得到提升。
(3)本发明使用的方法复杂程度低，容易在计算机上采用实数编码方式实现，优化计算精度高，迭代速度快，得到的结果精确可靠，传感器故障诊断效率得到较大提升。
附图说明
图1为本发明的基于粒子群优化算法确定传感器故障诊断阈值的计算流程示意图；
图2为粒子群优化算法中适应度目标函数迭代曲线示意图；
图3为某燃气轮机中传感器无故障时故障诊断阈值对比结果示意图；
图4为某燃气轮机中转速传感器n硬故障时故障诊断阈值对比结果示意图；
图5为某燃气轮机中转速传感器n软故障时故障诊断阈值对比结果示意图；
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明进一步详细说明。
本发明的思路是针对燃气轮机控制系统中传感器故障诊断问题，根据传感器测量数据及估计数据的特性，引入传感器失效概率，结合传感器故障诊断过程中的漏检率及虚警率，构造出关于故障诊断阈值的代价函数，并采用动态权值自适应粒子群优化算法求取该代价函数以确定最佳故障诊断阈值。该方法相比其他故障诊断阈值确定方法具有明显优势，其充分考虑了故障诊断过程中的漏检率及虚警率，算法复杂程度低，原理逻辑性强，且容易采用计算机计算，计算结果精确可靠。
本发明的具体实施方式以某型燃气轮机中控制系统的传感器故障诊断为例，图1是本发明的基于粒子群优化算法确定传感器故障诊断阈值的计算流程示意图，本发明的方法在实施时具体的计算流程如下：
步骤SS1.获取传感器的实际测量数据y(t)及估计数据
Figure GDA0002229077320000061
的概率分布特性值，所述概率分布特性值包括信号幅值μ及测量噪声方差σ2，之后基于所述概率分布特性值构建无故障状态下信号残差z的概率分布密度函数f(z)以及存在故障偏差B时信号残差z的概率分布密度函数f(z/B)；
其中，
无故障状态下，所述实际测量数据y(t)为传感器的未经信号处理的原始测量数据，所述估计数据
Figure GDA0002229077320000071
为所述原始测量数据经信号处理后的测量数据，所述实际测量数据y(t)与估计数据
Figure GDA0002229077320000072
具有相同的概率分布密度函数f(y)，并具有相同的信号幅值μ及测量噪声方差σ2，所述信号残差z为所述实际测量数据y(t)与估计数据
Figure GDA0002229077320000073
的差值，满足
Figure GDA0002229077320000074
所述信号残差z服从均值为0，方差为2σ2的正态分布，其概率分布密度函数为f(z)；
故障状态下，故障偏差为B时，所述实际测量数据y(t)及估计数据
Figure GDA0002229077320000075
的信号幅值为μ+B，测量噪声方差为σ2，信号残差z的均值为0，方差为2σ2；
步骤SS2.引入传感器失效概率Pf，折衷考虑故障诊断漏检率Pe1及虚警率Pe2，构造关于故障诊断阈值h的代价函数C(h)；
步骤SS3.将代价函数C(h)作为粒子群优化算法中的适应度目标函数Fit，初始化种群规模S和设置最大迭代次数kmax、线性递减的局部学习因子c1、线性递增的全局学习因子c2、动态变化的自适应惯性权重w(k)等参数，并设定初始种群中各粒子的运动速度
Figure GDA0002229077320000076
和状态位置
Figure GDA0002229077320000077
等参数；
步骤SS4.调取步骤SS3构建的适应度目标函数Fit，初始化个体最优参数
Figure GDA0002229077320000078
和全局最优参数
Figure GDA0002229077320000079
通过动态权值自适应粒子群优化算法迭代优化目标函数，不断更新种群中各粒子的运动速度
Figure GDA00022290773200000710
和状态位置
Figure GDA00022290773200000711
以产生新种群，并不断更新个体最优参数
Figure GDA00022290773200000712
和全局最优参数
Figure GDA00022290773200000713
直到达到最大迭代次数kmax后，，求取最佳故障诊断阈值hbest。
上述方法中，步骤SS1的详细步骤如下：
在燃气轮机的运行过程中通过分布在各个部位的传感器采集各截面状态参数y(t)(即实际测量数据)后反馈到控制系统，通过滤波器对燃气轮机的各截面状态参数进行估计后得到各个传感器的估计数据
Figure GDA0002229077320000081
无故障状态下传感器的实际测量数据y(t)及滤波器的估计数据
Figure GDA00022290773200000810
均服从均值为μ、测量噪声方差为σ2的正态分布，二者的概率分布密度函数均满足：
Figure GDA0002229077320000082
其中μ表示信号的幅值，而σ2则是由各种噪声引起的测量噪声方差；
信号残差
Figure GDA0002229077320000083
服从均值为0，方差为2σ2的正态分布，信号残差z的概率分布密度函数为：
Figure GDA0002229077320000084
故障状态下，存在故障偏差B时，y(t)、
Figure GDA0002229077320000085
的均值由原来的μ变成μ+B，其中B为产生的故障偏差，同时测量噪声方差σ2保持不变，此时相应的残差z的概率分布密度函数为：
Figure GDA0002229077320000086
上述方法中，步骤SS2的详细步骤如下：
设故障诊断阈值为h，则虚警率可表示为：
Figure GDA0002229077320000087
将上式转化为u1～N(0,1)后得到
Figure GDA0002229077320000088
其中
Figure GDA0002229077320000089
漏检率可表示为：
Figure GDA0002229077320000091
同理将上式转化为u1～N(0,1)后得到
Figure GDA0002229077320000092
其中
Figure GDA0002229077320000093
引入传感器的失效概率Pf，构造关于诊断阈值的代价函数C(h)为：
C(h)＝PfPe1(h)+(1-Pf)Pe2(h)
步骤SS3的详细步骤如下：
将步骤SS2构造的代价函数C(h)作为粒子群优化算法中的适应度目标函数Fit，设置种群规模大小S、最大迭代次数kmax、线性递减的局部学习因子
Figure GDA0002229077320000094
线性递增的全局学习因子
Figure GDA0002229077320000095
动态变化的自适应惯性权重
Figure GDA0002229077320000096
确定初始种群中各粒子的运动速度
Figure GDA0002229077320000097
和状态位置
Figure GDA0002229077320000098
其中，c1max为局部学习因子最大值，c1min为局部学习因子最小值，c2max为全局学习因子最大值，c2min为全局学习因子最小值，k为粒子群优化算法的迭代次数，kmax为最大迭代次数，wstat为自适应惯性权重的初始值，n为非线性变化规律控制幂指数。
步骤SS4的详细步骤如下：
根据局部极值和全局极值确定粒子的搜索更新方向，对种群中各粒子的运动速度
Figure GDA0002229077320000099
和状态位置
Figure GDA00022290773200000910
进行更新以产生新的种群粒子，即：
Figure GDA00022290773200000911
Figure GDA00022290773200000912
其中
Figure GDA00022290773200000913
为局部极值，是粒子本身在迭代到当前时刻得到的最优极值；
Figure GDA00022290773200000914
为全局极值，是目前整个粒子群中的最优极值。
调取适应度目标函数Fit计算每个粒子的当前适应度值
Figure GDA00022290773200000915
并将其与自身历史最优适应度值
Figure GDA0002229077320000101
进行比较，如果
Figure GDA0002229077320000102
则对粒子局部极值对应的状态位置
Figure GDA0002229077320000103
进行更新。将所有粒子的当前适应度值
Figure GDA0002229077320000104
与种群中的全局极值
Figure GDA0002229077320000105
进行比较，如果存在更优极值，则对粒子群中的全局极值
Figure GDA0002229077320000106
进行更新。不断更新种群粒子、局部极值及全局极值，直到迭代次数达到最大迭代次数kmax后得到优化结果，即为最佳故障诊断阈值hbest。
为验证以上算法，将某燃气轮机部件法模型输出参数加噪后的数据作为传感器测量数据，选取的传感器测量参数分别为转子转速n、压气机出口压力P2、燃烧室出口压力P3、燃烧室出口温度T3、透平出口温度T4，对模型输出数据加上0.1％的噪声以模拟实际的传感器信号采集过程，通过卡尔曼滤波器对传感器信号进行估计得到相应的观测值，为使阈值具有通用性，设置故障偏差B为测量噪声标准差的两倍，在动态权值自适应粒子群算法中设置种群规模大小S＝50，最大迭代次数kmax＝100，学习因子c1∈[1,2.5]，c2∈[1,2.5]，动态变化的自适应惯性权重中wstart＝0.5，n＝1.5，该优化过程更新目标为适应度函数C(h)取到最小值。
由图2可知，通过改进粒子群优化算法求取代价函数的最优值过程，在迭代次数超过20次后，适应度函数C(h)基本趋于稳定不变，表示此时算法已经搜索到最优解位置，迭代计算速度快。
分别对转速传感器n设置0.3％的偏置故障、0.4％的偏置故障、0.6％的漂移故障及0.8％的漂移故障，比较无故障及不同故障状态下的传感器故障诊断效果，由于转速传感器故障对其他传感器对应的故障指示信号的影响相同，则只选取传感器P 2的故障指示信号为观察对象。由图3可知，在传感器无故障状态下，故障指示信号始终小于故障诊断阈值，即采用本发明求取出的最佳故障诊断阈值及传统故障诊断阈值进行故障诊断时均不会发生虚警情况，其中传统故障诊断阈值的确定方法为：在传感器测量噪声强度的基础上结合建模误差后得到新的标准偏差，阈值幅值设置为新标准偏差的两倍数。
由图4及图5可知，采用本发明中的最佳故障诊断阈值进行故障诊断时的诊断效果显著，即使采用传统故障诊断阈值无法检测出的小故障，当采用本发明的最佳故障诊断阈值进行诊断时都能及时准确的被检测出来，因此本发明中的最佳故障诊断阈值明显优于传统故障诊断阈值。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的范围之内。

Claims (7)

1.一种基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
SS1.采集无故障状态下传感器的实际测量数据y(t)，对所述实际测量数据y(t)进行信号处理后得到估计数据
Figure FDA0003817515760000016
根据所述估计数据
Figure FDA0003817515760000015
获得其概率分布特性值，所述概率分布特性值包括信号幅值μ及测量噪声方差σ2，之后基于所述概率分布特性值构建无故障状态下信号残差z的概率分布密度函数f(z)以及存在故障偏差B时信号残差z的概率分布密度函数f(z/B)；
SS2.引入传感器失效概率Pf，折衷考虑故障诊断漏检率Pe1及虚警率Pe2，构造关于故障诊断阈值h的代价函数C(h)：虚警率Pe2(h)为传感器在没有发生故障时的故障指示函数大于故障诊断阈值h的概率，而漏检率Pe1(h)为传感器在发生故障后的故障指示函数小于故障诊断阈值h的概率，则构造的关于故障诊断阈值h的代价函数C(h)为C(h)＝PfPe1(h)+(1-Pf)Pe2(h)，其中漏检率Pe1(h)、虚警率Pe2(h)分别为
Figure FDA0003817515760000011
其中
Figure FDA0003817515760000012
Figure FDA0003817515760000013
SS3.将代价函数C(h)作为粒子群优化算法中的适应度目标函数Fit，初始化种群规模S并设置最大迭代次数kmax、线性递减的局部学习因子c1、线性递增的全局学习因子c2、动态变化的自适应惯性权重w(k)，设定初始种群中各粒子的运动速度Vi 0和状态位置
Figure FDA0003817515760000017
SS4.调取步骤SS3构建的适应度目标函数Fit，初始化个体最优参数Pi k和全局最优参数
Figure FDA0003817515760000014
通过动态权值自适应粒子群优化算法迭代优化目标参数，不断更新种群中各粒子的运动速度Vi 0和状态位置
Figure FDA0003817515760000018
以产生新种群，并不断更新个体最优参数Pi k和全局最优参数
Figure FDA0003817515760000021
直到达到最大迭代次数kmax后，求取最佳故障诊断阈值hbest。
2.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，其特征在于，在步骤SS1中，无故障状态下，所述实际测量数据y(t)为传感器的未经信号处理的原始测量数据，所述估计数据
Figure FDA0003817515760000022
为所述原始测量数据经信号处理后的测量数据，所述实际测量数据y(t)与估计数据
Figure FDA0003817515760000023
具有相同的概率分布密度函数f(y)，并具有相同的信号幅值μ及测量噪声方差σ2，所述信号残差z为所述实际测量数据y(t)与估计数据
Figure FDA0003817515760000024
的差值，满足
Figure FDA0003817515760000025
所述信号残差z服从均值为0，方差为2σ2的正态分布，其概率分布密度函数为f(z)；故障状态下，故障偏差为B时，所述实际测量数据y(t)及估计数据
Figure FDA0003817515760000026
的信号幅值为μ+B，测量噪声方差为σ2，信号残差z的均值为0，方差为2σ2。
3.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，其特征在于，在步骤SS1中，无故障状态下，所述实际测量数据y(t)、估计数据
Figure FDA0003817515760000027
的概率分布密度函数f(y)满足
Figure FDA0003817515760000028
所述信号残差z的概率分布密度函数f(z)满足
Figure FDA0003817515760000029
故障状态下，所述信号残差z的概率分布密度函数f(z/B)满足
Figure FDA00038175157600000210
4.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，其特征在于，在步骤SS3中，所述局部学习因子c1满足
Figure FDA00038175157600000211
所述全局学习因子c2满足
Figure FDA00038175157600000212
所述自适应惯性权重w(k)满足
Figure FDA0003817515760000031
其中，c1max为局部学习因子最大值，c1min为局部学习因子最小值，c2max为全局学习因子最大值，c2min为全局学习因子最小值，k为粒子群优化算法的迭代次数，kmax为最大迭代次数，wstat为自适应惯性权重的初始值，n为非线性变化规律控制幂指数。
5.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，其特征在于，在步骤SS4中，通过不断更新各粒子的状态位置
Figure FDA00038175157600000311
及运动速度Vi 0产生新的种群粒子，调取适应度目标函数Fit，更新个体最优参数Pi k及全局最优参数
Figure FDA0003817515760000032
直到迭代次数达到最大迭代次数kmax后输出最优结果，即得到最佳故障诊断阈值。
6.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，其特征在于，在步骤SS4中，根据局部极值和全局极值确定粒子的搜索更新方向，对种群中各粒子的运动速度Vi 0和状态位置
Figure FDA00038175157600000312
进行更新，即：
Figure FDA0003817515760000033
Figure FDA0003817515760000034
其中Pi k为局部极值，是粒子本身在迭代到当前时刻得到的个体最优参数；
Figure FDA0003817515760000035
为全局最优参数，是目前整个粒子群中的最优极值。
7.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，其特征在于，在步骤SS4中，调取适应度目标函数计算每个粒子的当前适应度值
Figure FDA0003817515760000036
并将其与自身历史最优适应度值Fit(Pi k)进行比较，如果
Figure FDA0003817515760000037
优于Fit(Pi k)，则对粒子局部极值对应的状态位置Pi k+1进行更新；将所有粒子的当前适应度值
Figure FDA0003817515760000038
与种群中的全局极值
Figure FDA0003817515760000039
进行比较，如果存在更优极值，则对粒子群中的全局极值
Figure FDA00038175157600000310
进行更新；不断更新种群粒子、局部极值及全局极值，直到迭代次数达到最大迭代次数kmax后得到优化结果，即为最佳故障诊断阈值hbest。
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