基于数据驱动的复杂控制过程故障诊断和监控理论与关键技术研究

基于数据驱动的复杂控制过程故障诊断与监控是提高工业系统安全性必须解决的关键科学问题。本项目以石化运输过程和航天飞控系统为研究背景，通过对工况状态的采集、分析和评价，提出外部信息特征获取和内部机理相关分析的故障监控策略，研究数据驱动-解析混合模型的故障诊断、容错和监测控制等基础理论问题，为工业、国防装备等先进制造生产过程提供系统构建、参数优化、故障预测、监测控制等原创性的关键共性技术。本研究的显著特点是：1)提出复杂控制过程的多源信息先进处理技术，解决离散和连续检测数据对控制过程的作用关系；2)建立基于数据驱动为主的混合故障诊断与监控新理论，解决复杂控制系统安全可靠运行的基本问题；3)提出面向生产安全与产品质量的综合控制策略，直接解决故障源对产品质量的作用机制。研究成果将直接用于复杂控制过程的故障决策与安全监控现场，为复杂控制过程的高效稳定运行提供必需的基础理论依据和关键技术保证。

基于数据驱动的复杂控制过程故障诊断与监控是提高工业系统安全性必须解决的关键科学问题。本项目以油气储运控制过程和飞行控制系统为应用对象，研究了故障诊断与监控关键技术，在如下5方面取得了积极的研究就成果。1）开发了以数据核划分和数据同步为切入点的多源信息先进处理技术，探索出了系统参数对故障数据核的影响以及多源数据信息与故障数据聚类模式之间的划分规律，解决了多源信息的检测、分类以及估计精度低的技术难题。2）提出了基于自适应动态规划方法和智能自适应技术的故障诊断机理及快速算法，解决了工业过程交互信息之间存在数据的强耦合和非线性、以及如何判别可认知故障和不可认知故障等难点问题。3）提出了基于自适应观测器理论的故障预测和故障调节方法和基于自适应动态规划的故障预测与决策方法，解决了多源信息融合的故障预测与决策综合问题。4）利用信息熵和数据挖掘方法建立了微故障与运行工况的数据关联模式及过程控制和故障监控的一体化综合策略和质量管理方法，解决了操作变量值和产品质量测量值之间的最优匹配以及多工况过程的产品质量控制问题。5）提出了基于智能自适应控制理论的混合模型故障调节和容错综合策略，建立了含有离散-连续状态混合跳变的混杂系统的稳定性定性分析和定量评价方法，形成了基于数据的复杂控制系统故障诊断和监控理论，解决了一类离散-连续数据驱动的混合模型系统的混杂故障诊断、混杂容错控制以及混杂系统在有限时间内安全稳定运行的稳定性等一系列关键难题。最后建立了具有自适应故障诊断和自修复故障容错的数字仿真与执行平台，并将部分理论成果应用于实际工业生产，进行了工业应用验证，取得了很好经济效益和社会效益。.出版中英文专著7部，发表SCI论文144篇（IEEE 会刊和Automatica论文28篇），EI论文17篇，申请国际、中国发明专利110项(已授权25项)。获得辽宁省科技进步一等奖1项，国家教育部高等学校自然科学奖二等奖1项，中国航空学会科技进步三等奖2项，日内瓦国际发明展览会金奖、银奖、特别奖5项。.项目组成员在国际学术会议作大会报告、特邀报告7次；10人次境外交流，21人次国际会议，40余人次国内学术会议。举办学术会议3次，邀请20余名国外著名学者来华进行合作研究，组织出版了以故障诊断为主题的国际杂志专刊2期。培养博士19人，博士后7人、硕士39人。