本發(fā)明涉及流程工業(yè)，尤其涉及一種流程工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)反饋控制回路振蕩檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、流程工業(yè)的控制廣泛存在于人類(lèi)生活和生產(chǎn)的各領(lǐng)域中，對(duì)流程工業(yè)過(guò)程進(jìn)行快速精確的控制有著極其重要的實(shí)際價(jià)值和經(jīng)濟(jì)效益。在流程工業(yè)生產(chǎn)裝置中，比例、積分、微分控制（簡(jiǎn)稱(chēng)pid控制）策略應(yīng)用最為廣泛，90%以上的自動(dòng)控制回路均采用了pid控制策略。

2、由于受到工藝、設(shè)備、生產(chǎn)負(fù)荷以及儀表等內(nèi)外因素的影響，裝置中高達(dá)60%的控制回路存在著不同程度的性能缺陷，尤其是各類(lèi)原因?qū)е碌目刂苹芈氛袷?。針?duì)這些回路的性能改進(jìn)的工作量巨大，然而企業(yè)中系統(tǒng)維護(hù)工程師卻有限，振蕩回路的定量定位和定性分析困難。

3、現(xiàn)有振蕩檢測(cè)分析的手段往往依據(jù)專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員肉眼對(duì)控制回路的測(cè)量值，設(shè)定值，閥位值等曲線進(jìn)行觀察，再結(jié)合工業(yè)知識(shí)和裝置特性進(jìn)行主觀判斷。但是現(xiàn)場(chǎng)控制回路數(shù)量眾多，企業(yè)專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員十分有限，這樣的手段效率低下，無(wú)法滿(mǎn)足流程行業(yè)大中型裝置的回路運(yùn)維需求。

4、另外，現(xiàn)有的主要用于檢測(cè)信號(hào)的不持續(xù)振蕩。這些方法大多數(shù)是基于平穩(wěn)過(guò)程的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，主要采用時(shí)域分析的手段，這些方法往往存在僅適用于平穩(wěn)過(guò)程，對(duì)于非平穩(wěn)或者多振蕩周期同時(shí)存在的工業(yè)過(guò)程，需要大量的認(rèn)為干預(yù)進(jìn)行分離，且容易受到中頻噪聲的干擾。此外，這些評(píng)價(jià)方法往往需要大量的對(duì)工藝過(guò)程的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行比較，缺乏統(tǒng)一的定性分析手段，同時(shí)計(jì)算過(guò)程的參數(shù)給定需要大量的先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)輸入，門(mén)檻較高，難以廣泛推廣。

5、因此，目前亟需一種流程工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)反饋控制回路振蕩檢測(cè)方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、（一）要解決的技術(shù)問(wèn)題

2、鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺點(diǎn)、不足，本發(fā)明提供一種流程工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)反饋控制回路振蕩檢測(cè)方法，其擺脫了現(xiàn)有反饋控制回路振蕩缺陷定位和分析的方法準(zhǔn)確度低，使用瓶頸多，嚴(yán)重依賴(lài)專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員分析，技術(shù)門(mén)檻高，自動(dòng)化水平低，且操作人員操作強(qiáng)度大的技術(shù)問(wèn)題。

3、（二）技術(shù)方案

4、為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的主要技術(shù)方案包括：

5、本發(fā)明實(shí)施例提供一種流程工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)反饋控制回路振蕩檢測(cè)方法，包括：

6、s100、獲取控制回路的設(shè)定值、測(cè)量值以及閥位值的數(shù)據(jù)時(shí)間序列，并對(duì)所述控制回路的設(shè)定值、測(cè)量值以及閥位值的數(shù)據(jù)時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲取第一數(shù)據(jù)；

7、所述第一數(shù)據(jù)包括預(yù)處理后的設(shè)定值數(shù)據(jù)時(shí)間序列、預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列以及預(yù)處理后的閥位值數(shù)據(jù)時(shí)間序列；

8、s200、根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)，確定所述預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的時(shí)域波動(dòng)特征以及頻率特性特征；

9、s300、將所述時(shí)域波動(dòng)特征以及頻率特性特征輸入提前設(shè)定的振蕩程度獲取算法中，獲取控制回路的振蕩程度結(jié)果；

10、所述振蕩程度獲取算法基于模糊自適應(yīng)規(guī)則設(shè)定。

11、可選的，所述s100包括：

12、s110、根據(jù)所述設(shè)定值的數(shù)據(jù)時(shí)間序列，獲取波動(dòng)的設(shè)定點(diǎn)以及對(duì)應(yīng)的波動(dòng)位置，將所述波動(dòng)的設(shè)定點(diǎn)刪除，獲取預(yù)處理后的設(shè)定值數(shù)據(jù)時(shí)間序列；

13、s120、對(duì)所述測(cè)量值的數(shù)據(jù)時(shí)間序列以及閥位值的數(shù)據(jù)時(shí)間序列排序，將最大的0.5%和最小的0.5%的數(shù)據(jù)段去除，獲取預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列以及閥位值數(shù)據(jù)時(shí)間序列。

14、可選的，所述s200包括：

15、s210、將所述預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列輸入下述公式，獲取所述時(shí)域波動(dòng)特征：

16、；

17、其中， std - pv為預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)差，對(duì)應(yīng)預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的時(shí)域波動(dòng)特征， n為數(shù)據(jù)長(zhǎng)度， pv i為預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列，為預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的平均值。

18、可選的，所述s200還包括：

19、s220、基于時(shí)間抽取dit基2?fft算法對(duì)所述預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列進(jìn)行快速傅里葉變化，獲取預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的頻率特性序列；

20、s230、將所述預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的頻率特性序列進(jìn)行定量分析，獲取預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的頻率特性特征。

21、可選的，所述s220具體包括：

22、將所述預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列轉(zhuǎn)換為復(fù)數(shù)序列，將所述復(fù)數(shù)序列輸入以下公式中，獲取快速傅里葉變換結(jié)果，即預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的頻率特性序列：

23、；

24、其中， z 0為復(fù)數(shù)序列z(n)在n=0時(shí)的值，即經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的第一個(gè)復(fù)數(shù)值， j為虛數(shù)單位，（ z 0）*為 z 0的共軛復(fù)數(shù)， f n/2為快速傅里葉變換結(jié)果中n點(diǎn)在fft結(jié)果中位于中間位置的頻率成分，對(duì)應(yīng)預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列在n/2頻率下的特性序列。

25、可選的，將所述預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列轉(zhuǎn)換為復(fù)數(shù)序列包括：

26、將預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的根據(jù)奇偶性分離出奇數(shù)部分和偶數(shù)部分，將奇數(shù)部分作為復(fù)數(shù)的實(shí)部，將偶數(shù)部分作為復(fù)數(shù)的虛部，得到復(fù)數(shù)序列。

27、可選的，所述s230包括：

28、s231、將所述預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的頻率特性序列進(jìn)行幅值歸一化處理，并提取直流分量和直流分量以外的信號(hào)幅值，獲取中低頻段信號(hào)和高頻段信號(hào)；

29、s232、根據(jù)所述中低頻段信號(hào)和高頻段信號(hào)，獲取中低頻頻段的峰值以及高頻頻段的幅值的標(biāo)準(zhǔn)差；

30、s233、根據(jù)所述中低頻頻段的峰值以及高頻頻段的幅值的標(biāo)準(zhǔn)差，獲取預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的頻率特性特征。

31、可選的，所述s233具體包括：

32、將所述中低頻頻段的峰值以及高頻頻段的幅值的標(biāo)準(zhǔn)差輸入下述公式，獲取預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的頻率特性特征：

33、；

34、其中， index - osc為控制回路頻率特性的振蕩系數(shù)，對(duì)應(yīng)預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的頻率特性特征，為振蕩轉(zhuǎn)換系數(shù)， pv range為控制回路測(cè)量值的量程范圍， e為設(shè)定值與測(cè)量值的插值， amp - max為中低頻段內(nèi)的幅值峰值，為高頻段的幅值的標(biāo)準(zhǔn)差。

35、可選的，所述s300包括：

36、將所述時(shí)域波動(dòng)特征以及所述頻率特性特征輸入下述公式中，獲取控制回路的振蕩程度結(jié)果：

37、；

38、其中， y為控制回路的振蕩程度結(jié)果， pv range為控制回路測(cè)量值的量程范圍， index - osc為預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的頻率特性特征， std - pv為預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的時(shí)域波動(dòng)特征， k 1和 k 2為對(duì)應(yīng)的權(quán)重，且 k 1和 k 2的和為1。

39、可選的，還包括：

40、獲取進(jìn)行振蕩判斷的控制回路的相對(duì)激勵(lì)大小以及響應(yīng)時(shí)間，將其輸入模糊知識(shí)庫(kù)中，獲取振蕩轉(zhuǎn)換系數(shù)以及預(yù)處理后的測(cè)量值數(shù)據(jù)時(shí)間序列的頻率特性特征和時(shí)域波動(dòng)特征各自對(duì)應(yīng)的權(quán)重；

41、模糊知識(shí)庫(kù)通過(guò)經(jīng)驗(yàn)工程師對(duì)指標(biāo)融合的判斷方式生成。

42、可選的，

43、所述模糊知識(shí)庫(kù)中采用7個(gè)語(yǔ)言變量進(jìn)行模糊化描述，同時(shí)將模糊論域劃分為7檔，每一檔代表一個(gè)模糊子集，每個(gè)模糊子集用對(duì)應(yīng)的語(yǔ)言變量表示；

44、所述語(yǔ)言變量包括：負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中以及正大。

45、（三）有益效果

46、本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明的一種流程工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)反饋控制回路振蕩檢測(cè)方法，能夠充分利用控制回路時(shí)域和頻域的數(shù)據(jù)特征，采用快速傅里葉變化方法和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差運(yùn)算進(jìn)行定性計(jì)算分析，并利用模糊數(shù)學(xué)技術(shù)結(jié)合流程行業(yè)不同回路的先驗(yàn)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)對(duì)時(shí)域和頻域的分析結(jié)果進(jìn)行量化和融合，相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)而言，其可以充分利用大量專(zhuān)業(yè)人員對(duì)工藝知識(shí)的理解和判斷，有效彌補(bǔ)了現(xiàn)有方案參數(shù)設(shè)計(jì)難，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問(wèn)題，能夠有效地提高反饋控制控制回路振蕩檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，快速提升流程行業(yè)生產(chǎn)裝置的自動(dòng)化水平。