压风机监控系统传感器故障检测与分离方法

第39卷第6期煤炭科学技术Vol139No162011年6月CoalScienceandTechnologyJune2011压风机监控系统传感器故障检测与分离方法梁冠东1,郭栋2,彭红星3(1.东莞市隆泰实业有限公司,广东东莞523291;2.焦作万方铝业股份有限公司,河南焦作454000;3.河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454003)摘要:为了解决煤矿压风机监控系统关键传感器的故障检测与分离问题,提出了一种基于主元分析模型的传感器故障诊断方法。该方法可辨识系统中相关性较高的若干传感器,并为之建立主元分析模型。根据所建立的模型,利用平方预报误差(SPE)判断系统中是否有传感器发生故障;利用SPE贡献图定位故障传感器。系统经阶跃偏差故障试验和漂移故障试验,结果表明,将主元分析法应用于煤矿压风机监控系统传感器的故障检测与分离,可为压风机系统的正常运行提供有力保障。关键词:压风机监控系统;主元分析法;传感器;故障检测与分离中图分类号:TP277;TD6317文献标志码:A文章编号:0253-2336(2011)06-0082-04SensorFaultDetectionandSeparationMethodofMonitoringSysteminMinePressurizedFanLIANGGuan-dong1,GUODong2,PENGHong-xing3(1.DongguanLongtaiIndustryCompany,Dongguan523291,China;2.JiaozuoWanfangAluminumCompany,Jiaozuo454000,China;3.SchoolofComputerScienceandTechnology,HenanPolytechnicUniversity,Jiaozuo454003,China)Abstract:Inordertosolvethekeysensorfaultdetectionandseparationproblemsoftheminepressurizedfanmonitoringandcontrolsys-tem,asensorfaultdiagnosismethodbasedonthemainelementanalysismodelwasprovided.Themainelementanalysismodelwasestab-lishedwiththeseveralsensorshighlyrelatedintheidentificationsystemofthediagnosismethod.Accordingtotheestablishedmode,lthesquarepredictionerrorwasappliedtojudgeanysensorswithfaultinthesystem.Thecontributionplotofthesquarepredictionerrorwasappliedtopositionthefaultsensor.Thesystemhadthestepdeviationfaulttestandthedriftfaulttestandtheresultsshowedthatthemainelementanalysismethodcouldbeappliedtothesensorfaultdetectionandseparationofthemonitoringandcontrolsystemfortheminepressurizedfanandcouldprovidethepowerfulprotectiontothenormaloperationoftheminepressurizedfansystem.Keywords:monitoringandcontrolsystemofpressurizedfan;mainelementanalysismethod;sensor;faultdetectionandseparation基金项目:河南理工大学博士基金资助项目(B2010-48)煤矿压风机监控系统(PFMS)由大量的温度、压力和流量传感器组成,其负责监控压风机的工作状态,保障其正常运行。监控系统中绝大多数传感器都处于高温、强震动等恶劣环境,发生故障的概率较高[1]。若传感器的读数发生异常,则预示着2种可能:¹压风机系统出现故障,甚至停机,需要采取必要的控制措施;º传感器本身发生故障造成读数异常,而非压风机故障,此时便会产生误报和一些不必要的损失。因此,对PFMS的传感器进行实时故障检测和数据恢复就显得尤为重要。由于PFMS没有成熟的数学模型,所以无法采用基于精确数学模型的解析冗余方法[2]。主元分析(PCA)作为一种