سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

تشخیص عیوب تدریجی همزمان در سیستم‌ رآکتور همزن‌دار پیوسته غیرهم‌دما

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استادیار، گروه مهندسی برق، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اهواز، اهواز، ایران
2 گروه مهندسی برق، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اهواز
چکیده
در فرآیندهای صنعتی، رآکتورهای حرارتی با رفتار دینامیکی غیرخطی حلقه-بسته معرفی می‌شوند و تشخیص به‌موقع عیوب تدریجی همزمان رسوب در بخش‌های انتقال حرارت آن‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. بدین منظور، در این مقاله یک روش تشخیص عیب تدریجی جدید برای کاربرد در سیستم رآکتور همزن‌دار پیوسته غیرهم‌دما (CSTR) تحت کنترل حلقه-بسته در حضور توأم نویزهای گوسی و غیرگوسی، ارائه شده است. در این روش، ابتدا تخمین بردار حالت، بواسطه تخمین‌گر فیلتر ذرات انجام شده و با بهره‌گیری از داده‌های اندازه‌گیری سیگنال مانده اولیه تولید می‌شود. سپس، با تخمین بردار عیب و طراحی دو حد آستانه متغیر و ثابت، با پایش برخط سیستم و استفاده از تکنیک ارزیابی پیشنهادی، ضمن افزایش قابلیت آشکارسازی عیب، از تشخیص کاذب، جلوگیری شده است. علاوه بر آن، به منظور برنامه‌ریزی تعمیرات پیشگیرانه، پیش‌بینی رفتار عیوب تدریجی با استفاده از روش شناسایی گوس-نیوتن مورد توجه قرار گرفته است. در پایان به منظور ارزیابی این رویکرد، شبیه‌سازی تشخیص عیوب تدریجی همزمان رسوب در بخش انتقال حرارت سیستم CSTR، انجام شده و نتایج ارزیابی کمی بواسطه تشکیل ماتریس اختلاط، ارائه شده است.
کلیدواژه‌ها

[1] H. Chen, B. Jiang, N. Lu, and Z. Mao, "Deep PCA based real-time incipient fault detection and
diagnosis methodology for electrical drive in high-speed trains," IEEE Transactions on Vehicular
Technology, vol. 67, no. 6, pp. 4819-4830, 2018.
[2] H. Safaeipour, M. Forouzanfar, and A. Casavola, "A survey and classification of incipient fault
diagnosis approaches," Journal of Process Control, vol. 97, pp. 1-16, 2021.
[3] D. Zhao, Q. Zhu, and J. Dubbeldam, "Terminal sliding mode control for continuous stirred tank
reactor," Chemical engineering research and design, vol. 94, pp. 266-274, 2015.
[4] I. Aljamaan, D. Westwick, and M. Foley, "Non-linear closed-loop identification of CSTR in the
presence of a non-stationary disturbances," IFAC-PapersOnLine, vol. 48, no. 28, pp. 1029-1034,
2015.
[5] P. Cai and X. Deng, "Incipient fault detection for nonlinear processes based on dynamic multiblock
probability related kernel principal component analysis," ISA transactions, vol. 105, pp. 210-
220, 2020.
[6] B. Jiang, M. Staroswiecki, and V. Cocquempot, "Fault accommodation for nonlinear dynamic
systems," IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 51, no. 9, pp. 1578-1583, 2006.
[7] A. Armaou and M. A. Demetriou, "Robust detection and accommodation of incipient component
and actuator faults in nonlinear distributed processes," AIChE journal, vol. 54, no. 10, pp. 2651-
2662, 2008.
[8] Y. Wu, B. Jiang, N. Lu, H. Yang, and Y. Zhou, "Multiple incipient sensor faults diagnosis with
application to high-speed railway traction devices," ISA transactions, vol. 67, pp. 183-192, 2017.
[9] M. Liu and P. Shi, "Sensor fault estimation and tolerant control for Itô stochastic systems with a
descriptor sliding mode approach," Automatica, vol. 49, no. 5, pp. 1242-1250, 2013.
[10] M. J. Khosrowjerdi and S. Barzegary, "Fault tolerant control using virtual actuator for continuoustime
Lipschitz nonlinear systems," International Journal of Robust and Nonlinear Control, vol. 24,
no. 16, pp. 2597-2607, 2014.
[11] X. Zhang, M. M. Polycarpou, and T. Parisini, "A robust detection and isolation scheme for abrupt
and incipient faults in nonlinear systems," IEEE transactions on automatic control, vol. 47, no. 4,
pp. 576-593, 2002.
[12] J. Lan and R. J. Patton, "Integrated fault estimation and fault‐tolerant control for uncertain Lipschitz
nonlinear systems," International Journal of Robust and Nonlinear Control, vol. 27, no. 5, pp. 761-780, 2017.
[13] D.-H. Zhou and P. Frank, "Fault diagnostics and fault tolerant control," IEEE Transactions on
Aerospace and Electronic Systems, vol. 34, no. 2, pp. 420-427, 1998.
[14] X. Liu and Z. Gao, "Integrated fault estimation and fault‐tolerant control for stochastic systems
with Brownian motions," International Journal of Robust and Nonlinear Control, vol. 28, no. 6, pp.
1915-1941, 2018.
[15] D. Jiang, W. Li, F. Shen, and T. Xu, "Particle Filtering for Fault Diagnosis in Nonlinear Plants
Based on Adaptive Threshold Method," in 2018 37th Chinese Control Conference (CCC), 2018:
IEEE, pp. 5997-6004.
[16] B. Ding and H. Fang, "Multi-faults detection and estimation for nonlinear stochastic system based
on particle filter and hypothesis test," International Journal of Systems Science, vol. 47, no. 16, pp.
3812-3821, 2016.
[17] B. Ding and H. Fang, "Fault prediction for nonlinear stochastic system with incipient faults based
on particle filter and nonlinear regression," ISA transactions, vol. 68, pp. 327-334, 2017.
fg        %& '( D( ( 56-52 C2& "G /  
 m !      Z<  L     (0:  tE"  
 ]"  :! .9 [18]
.1395 G(
[19] C. Zhao, X. Chen, L. Lu, S. Zhang, and Y. Sun, "Incipient fault detection and variable isolation
based on subspace decomposition and distribution dissimilarity analysis," in Data Driven Control
and Learning Systems (DDCLS), 2017 6th, 2017: IEEE, pp. 48-53.
[20] B. Illowsky and S. Dean, "Introductory statistics," 2018.
[21] S. X. Ding, Model-based fault diagnosis techniques: design schemes, algorithms, and tools.
Springer Science & Business Media, 2008.
[22] M. Nakano, A. Takahashi, and S. Takahashi, "Generalized exponential moving average (EMA)
model with particle filtering and anomaly detection," Expert Systems with Applications, vol. 73,
pp. 187-200, 2017.
[23] H. Ji, X. He, J. Shang, and D. Zhou, "Incipient fault detection with smoothing techniques in
statistical process monitoring," Control Engineering Practice, vol. 62, pp. 11-21, 2017.
[24] M. Kheradmandi and P. Mhaskar, "Prescribing closed-loop behavior using nonlinear model
predictive control," Industrial & Engineering Chemistry Research, vol. 56, no. 51, pp. 15083-
15093, 2017.
[25] J. Liu, D. M. de la Peña, B. J. Ohran, P. D. Christofides, and J. F. Davis, "A two-tier architecture
for networked process control," Chemical Engineering Science, vol. 63, no. 22, pp. 5394-5409,
2008.
[26] J. D. S. Torres, H. A. Botero, E. Jiménez, O. Jaramillo, and A. G. Loukianov, "A robust extended
state observer for the estimation of concentration and kinetics in a CSTR," International Journal of
Chemical Reactor Engineering, vol. 14, no. 1, pp. 481-490, 2016.
[27] L. Schnöing, W. Augustin, and S. Scholl, "Thermal ageing of proteinaceous fouling layers during
the growth phase," Heat and Mass Transfer, pp. 1-9, 2020.
[28] M. Ghorbani and R. Maddahian, "Investigation of asphaltene particles size and distribution on
fouling rate in the crude oil preheat train," Journal of Petroleum Science and Engineering, vol. 196,
p. 107665, 2021.
[29] W. L. Winston, Simulation modeling using@ RISK. Wadsworth Publ. Co., 1996.

دوره 8، شماره 1 - شماره پیاپی 13
فروردین 1400
صفحه 133-154

  • تاریخ دریافت 21 تیر 1404
  • تاریخ اولین انتشار 21 تیر 1404
  • تاریخ انتشار 01 فروردین 1400