CN113189973A - 基于函数观测器的二级化学反应器执行器故障检测方法 - Google Patents
基于函数观测器的二级化学反应器执行器故障检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113189973A CN113189973A CN202110633249.6A CN202110633249A CN113189973A CN 113189973 A CN113189973 A CN 113189973A CN 202110633249 A CN202110633249 A CN 202110633249A CN 113189973 A CN113189973 A CN 113189973A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- reactor
- fault detection
- observer
- error
- equation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 239000000126 substance Substances 0.000 title claims abstract description 31
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 claims abstract description 9
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 23
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 claims description 6
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 claims 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 3
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 abstract 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 abstract 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000012824 chemical production Methods 0.000 description 2
- JHIVVAPYMSGYDF-UHFFFAOYSA-N cyclohexanone Chemical compound O=C1CCCCC1 JHIVVAPYMSGYDF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- VGGSQFUCUMXWEO-UHFFFAOYSA-N Ethene Chemical compound C=C VGGSQFUCUMXWEO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000005977 Ethylene Substances 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000003197 catalytic effect Effects 0.000 description 1
- 239000010779 crude oil Substances 0.000 description 1
- FWFSEYBSWVRWGL-UHFFFAOYSA-N cyclohex-2-enone Chemical compound O=C1CCCC=C1 FWFSEYBSWVRWGL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000005238 degreasing Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000004989 laser desorption mass spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005312 nonlinear dynamic Methods 0.000 description 1
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 1
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 238000003756 stirring Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/20—Pc systems
- G05B2219/24—Pc safety
- G05B2219/24065—Real time diagnostics
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于函数观测器的二级化学反应器执行机构故障检测方法,首先根据二级化学反应器原理构造该系统的数学模型,并将其转化为标准形式的状态方程;根据二级化学反应器的状态方程,给出其含有外部扰动和执行机构故障时的一般形式;设计函数观测器,给出误差动态方差,以及判断系统是否发生故障的决策逻辑;给出误差动态系统渐进稳定的充分条件,根据所述充分条件,得出故障检测观测器参数;根据决策逻辑,利用故障检测观测器进行二级化学反应器执行器故障检测。本发明中设计的故障检测方法,对未知输入具有鲁棒性,对故障也具有较高的敏感性,且不用计算阈值,减少了在线计算时间,能够完成对二级化学反应器系统的执行机构的故障检测。
Description
技术领域
本发明涉及故障检测技术领域,具体涉及一种基于函数观测器的二级化学反应器执行 器故障检测方法。
背景技术
近年来,随着对化工生产过程可靠性以及安全性要求的提高,故障检测技术受到了学者 们的广泛关注,得到了空前发展。在已有的文献中,有的通过鲁棒主元分析(PCA)法,实现 了连续搅拌反应器(CSTR)的故障检测,有的针对乙烯精馏过程,利用非线性动态全局局部 保留投影法进行故障检测,有的采用基于稀疏过滤和逻辑回(SFLR)算法实现环己烷无催化 氧化制环己酮过程的故障检测还有的针对原油脱脂过程采用近红外光光谱分析技术,实现了 故障检测。由此可见,基于模型的故障检测方法被广泛应用,且很有效。
基于观测器的故障检测方法是故障检测技术中广泛应用的一种有效办法,主要包括自适 应观测器法,滑膜观测器法、神经网络观测器法、未知输入观测器法、函数观测器法等,并 且已经取得了一定的研究成果。有的针对含有未知输入的时滞系统,利用线性函数观测器实 现了系统的故障检测,有的采用鲁棒故障检测观测器,对同时具有未知输入扰动和模型不确 定性系统的故障检测问题进行了研究,有的设计了H2/H∞故障检测检测观测器对线性时滞系 统进行故障检测,有的利用未知输入观测器对一类离散时间非线性切换系统的故障检测问题 进行了研究,还有的利用模糊函数观测器,实现了具有时滞的T-S模糊系统的故障检测。虽 然化工生产过程的故障检测得到了广泛的研究,基于观测器的故障检测方法得到了广泛应用, 但针对二级反应器使用函数观测器实现故障检测的方法还未被研究。
发明内容
发明目的:针对现有技术中存在的问题,本发明提供一种基于函数观测器的二级化学 反应器执行器故障检测方法,能在线准确的实现执行器故障的检测,使误差系统渐近稳定, 且不用计算阈值,减小了在线计算时间,满足对系统进行在线故障检测。
技术方案:本发明提供了一种基于函数观测器的二级化学反应器执行器故障检测方法, 包括如下步骤:
步骤1:根据二级反应器原理,构造二级反应器系统模型,并将微分方程转化为标准形 式的状态方程;
步骤2:基于步骤1中的状态方程,给出所述二级反应器系统模型含有外部干扰和执行 器故障时的一般形式;
步骤3:提出使用函数观测器作为残差信号发生器,给出误差动态系统,并利用所述残 差发生器构造残差;
步骤4:给出误差动态系统渐进稳定的充分条件,根据所述充分条件,得出故障检测观测 器参数;
步骤5:根据步骤4所述故障检测观测器参数以及所述残差,给出判断系统是否出现故障 的决策逻辑;
步骤6:根据步骤5所述决策逻辑,利用故障检测观测器进行二级化学反应器执行器故障 检测。
进一步地,所述二级反应器为工业循环反应器,二级反应器的两个反应器都是恒温连 续搅拌槽式反应器,所述二级反应器系统模型为:
其中,第一反应器和第二反应器的组分产物流C1和C2是可变的,需要加以控制;C2f是 第二反应器的进料部件;R1和R2是循环流量,α1和α2是反应常数;F2为进料速率,V1和V2分别为第一反应器和第二反应器的体积,θ1和θ2分别为反应器停留时间,Fp1是第一反应器 的出料速率,Fp2是第二反应器的出料速率,h为已知常时滞;
其中,x2f为控制输入,x1,x2是状态变量,所述二级反应器系统模型的状态方程如下:
式中,
进一步地,所述二级反应器系统模型含有外部干扰和执行器故障时的一般形式为:
其中,x(t)∈Rn、u(t)∈Rm、y(t)∈Rq和z(t)∈Rr分别为状 态向量、控制输入向量、执行器故障向量、干扰向量、输出向量和待估计向量; A、Ad、B、E、D、C、L均是具有适当维度的常实数矩阵;h为已知常时滞;其中,ΔA、ΔAd和ΔB表示范数边界参数不确定性的实值矩阵函数,定义:
其中,E1、E2、E3、F1、F2、F3为具有适当维数的常实矩阵。
进一步地,所述步骤3中函数观测器作为残差信号发生器,给出的误差动态系统分别 为:
所述函数观测器为:
所述误差动态系统如下:
设G=L-FC,则ξ(t)=Gx(t)-e(t),误差动态方程可以表示为:
如果满足以下条件:
G(B+ΔB)-H=0; (8)
G(A+ΔA)-NG-JC=0; (9)
G(Ad+ΔAd)-NdG-JdC=0; (10)
GD=0; (11)
则误差动态系统式(7)为:
进一步地,所述残差可通过以下等式获得:
其中,S1、S2是残差系数;
使用估计误差定义,当满足S1L+S2C=0时,残差发生器式(13)可写为:
r(t)=-S1e(t) (14)
将S1L+S2C=0写为如下形式:
通过选择合适的L,使得S1L+S2C=0成立;因为矩阵C为行满秩矩阵,所以L可以被选为矩阵C任何行线性组合,则式(15)成立,这样就可以得到矩阵[LT CT]T的全零空间, 取零空间的任意一行,可得残差系数S1和S2。
进一步地,所述步骤4中误差动态系统渐进稳定的充分条件为:
对于给定常数ε1>0、ε2>0,如果存在矩阵Y1和正定对称矩阵P1、P2,满足
式中:
则误差动态系统式(12)渐进稳定。
进一步地,判断系统是否出现故障的决策逻辑如下:
当残差系数S1、S2确定后,可由以下决策逻辑判断系统是否出现故障:
其中,c≠0,当r(t)=0表示系统无故障,r(t)≠0表示系统发生故障。
有益效果:
1、本发明能在线准确的实现执行器故障的检测,使误差系统渐近稳定,且不用计算阈 值,减小了在线计算时间,满足对系统进行在线故障检测,相比较其他的检测方法而言, 本发明提出的故障检测方法更为及时。
2、从目前的文献可知,还未有学者采用函数观测器方法实现同时含有执行器故障、外 部干扰以及时滞的二级化学反应器的故障检测,所以本发明提出的故障检测方法较为新颖, 具有参考价值。
附图说明
图1为本发明实施例具有延迟循环流的二级化学反应器示意图;
图2为本发明实施例二级化学反应器外部干扰d(t)示意图;
图3为本发明实施例二故障信号f(t)示意图;
图4为本发明实施例残差信号r(t)示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术 方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
本发明以具有延迟循环流的二级化学反应器为实施对象,针对该系统中出现故障,提出 一种基于函数观测器的二级化学反应器执行器故障检测方法,该方法从理论上实现了对系统 在线的进行故障检测。
本发明基于函数观测器的二级化学反应器执行器故障检测方法包括如下步骤:
步骤1:根据二级反应器原理,二级反应器系统模型,并将微分方程转化为标准形式的 状态方程,具体内容如下:
循环反应器是工业中最常用的反应器。它不仅提高了总转化率,还降低了反应成本。附 图1显示了一个具有延迟循环的二级化学反应器。假设两个反应器都是恒温连续搅拌槽式反 应器。
我们假设反应温度保持恒定,只有来自第一反应器和第二反应器的组分产物流C1和C2是 可变的,需要加以控制。C2f是第二反应器的进料部件。R1和R2是循环流量,α1和α2是反应 常数。F2为进料速率,V1和V2分别为第一反应器和第二反应器的体积,θ1和θ2分别为第一反 应器和第二反应器的停留时间,Fp1是第一反应器的出料速率,Fp2是第二反应器的出料速率, h为已知常时滞。图1所示二级化学反应器的质量平衡方程如下:
其中,x2f为控制输入,x1,x2是状态变量。状态方程定义如下:
式中,
本实施方式中,取
θ1=θ2=1,α1=α2=1,R1=R2=0.5,V1=V2=1,F2=0.5,Fp1=1,h=2,则:
ΔA=E1η1F1,ΔAd=E2η2F2,ΔB=E3η3F3,η1=η2=η3=0.2.
步骤2:基于步骤1中的状态方程,给出其含有外部干扰和执行器故障时的一般形式, 具体内容如下:
考虑到二级化学反应器系统中存在的执行器故障和干扰的情况,系统的一般模型表示如 下:
其中,x(t)∈Rn、u(t)∈Rm、y(t)∈Rq和z(t)∈Rr分别为状 态向量、控制输入向量、执行器故障向量、干扰向量、输出向量和待估计向量。 A、Ad、B、E、D、C、L均是具有适当维度的常实数矩阵,h为已知常时滞。ΔA、ΔAd和 ΔB表示范数边界参数不确定性的实值矩阵函数。
定义:
其中,E1、E2、E3、F1、F2、F3为具有适当维数的常实矩阵。
为了达到本发明的目的,给出以下假设:
假设1:(A,C)是可观的。
系统可观测是进行系统故障检测的前提,假设1保证了系统的可观测性。
步骤3:使用函数观测器作为残差信号发生器,给出误差动态系统,并利用所述残差发 生器构造残差以及给出判断系统是否出现故障的决策逻辑,具体过程如下:
3.1提出使用函数观测器作为残差信号发生器,给出误差动态系统,具体内容如下:
为了检测系统中的执行器故障,提出了以下形式的函数观测器:
设G=L-FC,则ξ(t)=Gx(t)-e(t),误差动态方程可以表示为:
如果满足以下条件:
G(B+ΔB)-H=0; (8)
G(A+ΔA)-NG-JC=0; (9)
G(Ad+ΔAd)-NdG-JdC=0; (10)
GD=0; (11)
则误差动态系统式(7)表示为:
残差可通过以下等式获得:
使用估计误差定义,当满足S1L+S2C=0时,残差发生器(13)可写为:
r(t)=-S1e(t) (14)
将S1L+S2C=0写为如下形式:
通过选择合适的L,使得S1L+S2C=0成立。
3.2给出判断系统是否出现故障的决策逻辑,具体内容如下:
当S1、S2确定后,可由以下决策逻辑判断系统是否出现故障:
其中,c≠0,当r(t)=0表示系统无故障,r(t)≠0表示系统发生故障。
注记1:因为矩阵C为行满秩矩阵,所以L可以被选为矩阵C任何行线性组合,则式(15) 成立,这样就可以得到矩阵[LT CT]T的全零空间,取零空间的任意一行,可得S1和S2。
注记2:如果G=0,即使f(t)≠0,当观测器稳定时,e(t)都将接近于零,式(14)不会产生任何残差。因此,所提出的观测器可以用来产生残差的一个条件是G≠0。此外,如 果D有左零空间,则式(11)成立。因此,考虑到观测器式(5)的阶数,可由D的左零空间 的任意行组合得到矩阵G。因为C为行满秩,则F的可由下式解出:
F=(L-G)CT(CCT)-1 (17)
为了能够实现二级化学反应器的执行器故障检测,在进行下一步研究之前,引入以下引 理。
EΞG+GTΞTET≤EΛET+GTΛ-1G (18)
其中,Λ=diag(ε1I,ε2I,…,εsI)。
步骤4:给出误差动态系统渐进稳定的充分条件,根据充分条件计算故障检测观测器参 数,具体过程如下:
4.1误差动态系统渐进稳定的充分条件,具体内容如下:
本发明使用式(13)中的残差发生器构造残差来检测故障,给出了如下误差动态系统渐 进稳定的充分条件,该充分条件将误差动态系统式(12)渐进稳定的条件采用LIMS的方法来 表示,利用这些不等式的解可以求得观测器的参数。
充分条件:对于给定常数ε1>0、ε2>0,如果存在矩阵Y1和正定对称矩阵P1、P2,满足:
式中:
下面给出上述充分条件的证明过程:
在不失一般性的前提下,我们假设L行满秩。因此,可以得到一个满秩矩阵Q=[L+ Lι], 其中L+是L的Moore-Penrose广义逆,Lι是L的正交基。式(9)乘以Q后,可得:
NL[L+ Lι]-NFC[L+ Lι]=G(A+ΔA)[L+ Lι]-JC[L+ Lι] (20)
经过一些代数运算后,式(9)可改写为:
N=G(A+ΔA)L+-SCL+ (21)
SCLι=G(A+ΔA)Lι (22)
同样,式(10)可以改写为:
Nd=G(Ad+ΔAd)L+-SdCL+ (23)
SdCLι=G(Ad+ΔAd)Lι (24)
式中,S=J-NF、Sd=Jd-NdF,由式(22)和式(24),可得:
[S Sd]Φ=ψ (25)
ψ1=[GALι GAdLι],ψ2=[GΔALι GΔAdLι]。
利用式(23)的通解,可得:
式中,Z是任意的矩阵。利用式(21)、式(23)、式(26)、式(27),将观测器参数N,Nd可以表示为:
N=N11+N12+ZN2 (28)
Nd=Nd11+Nd12+ZNd2 (29)
式中,
N11=GAL+-GALιΦ+CL+,N12=GΔAL+-GΔALιΦ+CL+,
对于二级反应器系统模型含有外部干扰和执行器故障时的一般形式式(4)考虑如下 Lyapunov-Krasovskii函数:
式中,P1、P2为正定对称矩阵。定义P1Z=Y1,对y求导可得:
将N12,Nd12代入到上式中可得:
式中,
定义μ=μ1+μ2,其中,μ1、μ2为:
则μ2可写为:
根据引理2,如果存在Λ=diag{ε1I,ε2I},则:
因此,
式中,
式中,
δ16=(F2L+-F2LιΦ+CL+)T
证毕。
4.2根据上述的充分条件,计算基于函数观测器构造故障检测观测器的参数:
第一步:根据上述注记2中的描述计算G、F。
第二步:根据下列等式:
N11=GAL+-GALιΦ+CL+、N12=GΔAL+-GΔALιΦ+CL+
可求得N11、N12、N2、Nd11、Nd12、Nd2。
第四步:将N11、N12、N2、Nd11、Nd12、Nd2代入N=N11+N12+ZN2、 Nd=Nd11+Nd12+ZNd2中,可求得N、Nd。
第五步:根据下列等式:
可以求得S、Sd,将S、Sd、N、Nd代入J=S+NF、Jd=Sd+NdF中,可求得 J、Jd。
第六步:根据式(8)求取H。
根据上述第一步至第六步可以计算出故障检测观测器的所有参数,由所有参数可以得到 最终的基于函数观测器的二级化学反应器执行器故障检测观测器。最后再利用计算出来的故 障检测观测器的所有参数可以得到残差系数S1和S2,利用残差系数确定判断系统是否出现故 障的决策逻辑。
设ε1=0.1、ε1=0.3,应用充分条件的结果,得到故障检测观测器的参数如下:
N=-2.582,Nd=-2.22,J=-2.5819,Jd=-1.9701,H=0.25,F=1。此外,可 以得到残差系数S1和S2:
S1=-1,S2=1
常数故障f(t)由下式给出:
以仿真方式,外部干扰d(t)如图2所示;故障信号f(t)如图3所示,残差信号r(t)如图 4所示。
由仿真结果可知rt=30.2s>0,在30s的时候发生故障,设计的观测器在30.2s时候就可以 检测出系统出现故障,检测较为及时。
从仿真结果中可以看出,针对二级化学反应器执行器故障检测方法,本发明设计的故障 检测观测器能够在线及时的检测出系统是否发生故障,具有重要的实用参考价值。
上述实施方式只为说明本发明的技术构思及特点,其目的在于让熟悉此项技术的人能 够了解本发明的内容并据以实施,并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神 实质所做的等效变换或修饰,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于函数观测器的二级化学反应器执行器故障检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:根据二级反应器原理,构造二级反应器系统模型,并将微分方程转化为标准形式的状态方程;
步骤2:基于步骤1中的状态方程,给出所述二级反应器系统模型含有外部干扰和执行器故障时的一般形式;
步骤3:提出使用函数观测器作为残差信号发生器,给出误差动态系统,并利用所述残差发生器构造残差;
步骤4:给出误差动态系统渐进稳定的充分条件,根据所述充分条件,得出故障检测观测器参数;
步骤5:根据步骤4所述故障检测观测器参数以及所述残差,给出判断系统是否出现故障的决策逻辑;
步骤6:根据步骤5所述决策逻辑,利用故障检测观测器进行二级化学反应器执行器故障检测。
2.根据权利要去1所述的基于函数观测器的二级化学反应器执行器故障检测方法,其特征在于,所述二级反应器为工业循环反应器,二级反应器的两个反应器都是恒温连续搅拌槽式反应器,所述二级反应器系统模型为:
其中,第一反应器和第二反应器的组分产物流C1和C2是可变的,需要加以控制;C2f是第二反应器的进料部件;R1和R2是循环流量,α1和α2是反应常数;F2为进料速率,V1和V2分别为第一反应器和第二反应器的体积,θ1和θ2分别为反应器停留时间,Fp1是第一反应器的出料速率,Fp2是第二反应器的出料速率,h为已知常时滞;
其中,x2f为控制输入,x1,x2是状态变量,所述二级反应器系统模型的状态方程如下:
式中,
4.根据权利要去1所述的基于函数观测器的二级化学反应器执行器故障检测方法,其特征在于,所述步骤3中函数观测器作为残差信号发生器,给出的误差动态系统分别为:
所述函数观测器为:
所述误差动态系统如下:
设G=L-FC,则ξ(t)=Gx(t)-e(t),误差动态方程可以表示为:
如果满足以下条件:
G(B+ΔB)-H=0; (8)
G(A+ΔA)-NG-JC=0; (9)
G(Ad+ΔAd)-NdG-JdC=0; (10)
GD=0; (11)
则误差动态系统式(7)为:
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011432849 | 2020-12-09 | ||
CN2020114328498 | 2020-12-09 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113189973A true CN113189973A (zh) | 2021-07-30 |
CN113189973B CN113189973B (zh) | 2023-03-21 |
Family
ID=76976369
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110633249.6A Active CN113189973B (zh) | 2020-12-09 | 2021-06-07 | 基于函数观测器的二级化学反应器执行器故障检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113189973B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114325398A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-04-12 | 淮阴工学院 | 一种针对质子交换膜燃料电池系统的故障检测方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101410173A (zh) * | 2006-01-04 | 2009-04-15 | 伊士曼化工公司 | 具有内部次级反应器的氧化系统 |
CN106569487A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-04-19 | 北京理工大学 | 一种基于观测器的伺服系统的故障检测方法 |
CN110945593A (zh) * | 2017-06-16 | 2020-03-31 | 通用电气健康护理生物科学股份公司 | 用于预测生物反应器中的过程的产出和对生物反应器中的过程建模的方法 |
CN111382499A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-07-07 | 江南大学 | 一种化学循环反应器系统故障与扰动的联合估计方法 |
CN111812980A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-23 | 淮阴工学院 | 基于未知输入观测器的离散切换系统的鲁棒故障估计方法 |
-
2021
- 2021-06-07 CN CN202110633249.6A patent/CN113189973B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101410173A (zh) * | 2006-01-04 | 2009-04-15 | 伊士曼化工公司 | 具有内部次级反应器的氧化系统 |
CN106569487A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-04-19 | 北京理工大学 | 一种基于观测器的伺服系统的故障检测方法 |
CN110945593A (zh) * | 2017-06-16 | 2020-03-31 | 通用电气健康护理生物科学股份公司 | 用于预测生物反应器中的过程的产出和对生物反应器中的过程建模的方法 |
CN111382499A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-07-07 | 江南大学 | 一种化学循环反应器系统故障与扰动的联合估计方法 |
CN111812980A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-23 | 淮阴工学院 | 基于未知输入观测器的离散切换系统的鲁棒故障估计方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114325398A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-04-12 | 淮阴工学院 | 一种针对质子交换膜燃料电池系统的故障检测方法 |
CN114325398B (zh) * | 2021-11-08 | 2024-06-28 | 淮阴工学院 | 一种针对质子交换膜燃料电池系统的故障检测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113189973B (zh) | 2023-03-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Fazai et al. | Online reduced kernel PLS combined with GLRT for fault detection in chemical systems | |
Hu et al. | Robust state estimation for fractional-order complex-valued delayed neural networks with interval parameter uncertainties: LMI approach | |
Li et al. | Correlated and weakly correlated fault detection based on variable division and ICA | |
CN110955231B (zh) | 基于鲁棒观测器的卫星姿控系统微小故障检测方法 | |
Ichalal et al. | Sensor fault tolerant control of nonlinear Takagi–Sugeno systems. Application to vehicle lateral dynamics | |
CN110609476B (zh) | 一种基于高斯过程模型的多变量非线性动态系统模型预测控制方法 | |
El-Koujok et al. | Multiple sensor fault diagnosis by evolving data-driven approach | |
Yu et al. | A probabilistic multivariate method for fault diagnosis of industrial processes | |
CN113159647B (zh) | 一种基于delta算子的二级化学反应器故障估计方法 | |
He et al. | Soft sensor development for the key variables of complex chemical processes using a novel robust bagging nonlinear model integrating improved extreme learning machine with partial least square | |
Deng et al. | Decentralized fault-tolerant control for a class of nonlinear large-scale systems with actuator faults | |
CN113189973B (zh) | 基于函数观测器的二级化学反应器执行器故障检测方法 | |
Feng et al. | Observer‐based fault estimators using iterative learning scheme for nonlinear time‐delay systems with intermittent faults | |
CN105629739B (zh) | 一种无拖曳卫星相对位移通道的输出反馈抗干扰控制方法 | |
Namaki-Shoushtari et al. | Bayesian control loop diagnosis by combining historical data and process knowledge of fault signatures | |
Xavier et al. | Fault detection and diagnosis in a chemical process using long short-term memory recurrent neural network | |
Wallam et al. | A robust control scheme for nonlinear non-isothermal uncertain jacketed continuous stirred tank reactor | |
He et al. | Positive and negative correlation input attributes oriented subnets based double parallel extreme learning machine (PNIAOS-DPELM) and its application to monitoring chemical processes in steady state | |
CN113156812B (zh) | 基于未知输入观测器的二级化学反应器故障检测方法 | |
Chen et al. | Machine‐learning‐based construction of barrier functions and models for safe model predictive control | |
Zhang et al. | Decentralized adaptive output feedback dynamic surface control for stochastic nonstrict‐feedback interconnected nonlinear systems with actuator failures and input quantization via command filter | |
Zhang et al. | Adaptive actuator/component fault compensation for nonlinear systems | |
Liu et al. | Adaptive control for unknown HOFA nonlinear systems without overparametrization | |
Shao et al. | Robust discrete‐time fractional‐order control for an unmanned aerial vehicle based on disturbance observer | |
Saafan et al. | Improved manifold sparse slow feature analysis for process monitoring |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240104 Address after: 230000 floor 1, building 2, phase I, e-commerce Park, Jinggang Road, Shushan Economic Development Zone, Hefei City, Anhui Province Patentee after: Dragon totem Technology (Hefei) Co.,Ltd. Address before: 223005 Jiangsu Huaian economic and Technological Development Zone, 1 East Road. Patentee before: HUAIYIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY |