自确认气动执行器的研究

执行器是控制系统的执行终端部件，直接关系到生产过程的安全和可靠运行，系统中的执行器一旦发生故障，将带来巨大的损失。自确认执行器是近年来出现的新型执行器，它可以实现执行器故障的自检测和自诊断，并且给出表明自身工作状态的参数。本项目研究的自确认气动执行器对传统的三组件式气动调节阀的结构进行改进，在调节阀内部合理设置传感器测点，获取更多有效的信息，并且通过对自确认气动调节阀建模和故障仿真，不断改进其结构，为实现自诊断提供基础。研究基于稀疏核主元分析故障特征提取和关联向量机故障模式分类的自确认气动调节阀故障诊断算法。将关联向量机和可靠性理论结合，实现控制输出不确定度的计算。拟采用DSP实现各种算法，完成数据采集和处理，最终实现自确认气动调节阀原型。这种自确认气动执行器可以实现实时故障自诊断，实时给出其工作状态，必将为控制系统的安全运行提供有力的保障。

自确认执行器是一种新型执行器，它不仅能够给出控制量输出，同时能够对自身的工作性能、状态进行在线评估，能够实现故障的自检测和自诊断，给用户和控制系统输出更加丰富和优化的信息，从而大大提高控制系统的可靠性。本项目旨在研究自确认执行器理论及自确认气动执行器的实现，解决自确认气动执行器的若干关键技术问题。本项目在传统三组件式气动调节阀基础上，在其内部增加了压力、温度和流量测点，为自确认功能的实现提供冗余信息。建立了基于Matlab/Simulink的自确认气动执行器仿真模型，对气动执行器常见的19种故障进行了仿真分析。为解决自确认气动执行器的故障自检测、自诊断问题，研究了基于神经网络和模糊逻辑的气动执行器故障诊断算法，研究了基于最小二乘支持向量机回归和支持向量多分类器的气动执行器故障诊断方法，研究了基于相关向量机的气动调节阀故障诊断算法。在算法研究的基础上，设计了故障仿真系统，开发了基于单片机和DSP的自确认气动执行器硬件平台，将所研究算法进行了移植和验证，为自确认气动执行器的实用化奠定了基础。