基于可靠性实时预测的复杂控制系统失效预测方法

控制系统是各类工业生产过程的核心装备，其可靠性受到学术界和工业界的高度重视。随着元件的老化和故障，系统失效难以避免。及时有效的失效预测技术有助于预防非预期的系统停机，是控制系统可靠运行的重要保障。本项目将分析控制系统在常见的执行器、传感器故障作用下的性能退化机理，并在此基础上设计相应的系统失效预测方法。本项目将具体研究"执行器偏差型及间歇性失灵型故障"和"传感器偏差型及精度下降型故障"，提出基于系统工作性能参数的性能可靠性指标，并分析系统性能可靠度随执行器、传感器故障影响变化的演变规律。同时，设计能够估计和预测执行器和传感器时变故障的改进卡尔曼滤波算法，并据此实时预测系统的性能可靠度，从而实现系统失效预测。本项目还将考虑由具有共享资源的子系统所构成的复杂控制系统，在子系统发生性能退化的情况下，利用性能可靠性实时预测和资源实时优化配置，最大化复杂系统整体性能可靠度预测值，以实现系统延寿。

控制系统是各类工业生产过程的核心装备，其可靠性直接关系到生产过程的安全性。本青年基金项目主要研究控制系统传感器、执行机构元件、数据传输网络的性能退化机理，及元部件性能退化型故障对系统可靠性的影响；并从控制系统层面研究任务可靠度实时预测方法，以及基于可靠度的系统资源调度方法。. 本项目分别从元部件和系统两个层面对控制系统的失效过程机理进行了研究，并提出了相应的性能退化检测与预测方法，及系统可靠性实时预测和调度方法。. 首先，以速度传感器为代表，研究了传感器偏差和精度变化等性能退化现象产生的机理，并建立了性能退化机理模型；以主元分析为基础，提出了传感器小故障诊断方法，实现传感器性能退化的早期辨识；分析了传感器性能退化对系统工作性能的影响，建立传感器性能退化与系统性能的定量关系方程，依据此方程设计了传感器读数补偿方法。. 其次，以执行机构关键电路及机械元件为代表，研究了执行机构元件磨损、老化等典型性能退化现象产生的机理；分析了执行机构性能退化对系统动态行为的影响，建立了表征系统动态行为的可测变量与执行器性能退化过程的关系方程；提出了基于系统可测变量的执行器性能退化定量诊断方法，并分析系统失效规律；建立了基于随机过程模型及性能退化分析的可靠性实时预测方法。. 再次，研究了节点失效、链路失效、拥塞等控制系统数据传输网络的性能退化机理；提出了基于分次探索的高效故障诊断方法；建立了复杂数据传输网络的可靠性评估方法，并根据网络可靠度优化网络资源配置；设计了基于速率的主动队列管理方法以实现网络拥塞控制。. 在元部件性能退化机理和监测方法研究的基础上，针对一类由带有公共输入单元的子系统构成的复杂控制系统，在监测子系统性能退化的基础上，提出了子系统及整个系统的可靠性实时预测方法；根据各子系统的可靠度，通过调节系统最不可靠状态超过阈值的概率，平衡各子系统的可靠度，以实现整个系统可靠度的最大化。. 在理论研究的基础上，本项目还针对列车悬挂控制系统、液压制动控制系统进行了应用研究。针对上述系统的典型性能退化现象，提出了相应的性能退化监测方法。