温度传感器智能故障诊断和容错估计

摘 要：针对控制系统中经常用到的温度传感器故障检测问题，提出了一种智能故障诊断和容错估计方法。首先，通过充分挖掘其历史故障数据样本及运行过程中的正常历史数据的数据变化规律，建立故障诊断规则库。其次，实时采样相关传感器数据，基于故障样本规则库实现各种故障工况的自动识别，并在故障工况下重构或估计出传感器真实测量值，使系统能够在传感器故障工况下正常运行。最后，通过现场试验验证了所提算法的有效性。
 
0 引言
在自动控制领域中，传感器把被测物理信号转化成电信号，对监控系统的运行至关重要。当其出现故障时，将给后续的监测、控制、故障诊断等系统带来严重影响。例如，在机车传动控制系统中，温度是表征设备工作环境与状态的一个重要指标，如牵引变压器油温、牵引变流器水冷系统的入、出水口温度传感器温度、柜体空气温度和牵引电机温度等。如果温度过高，需对机车进行减功率运行、断主断路器等保护动作，以保证设备的安全运行。牵引传动系统装置运行环境复杂，腐蚀、温度、湿度以及电浪涌、静电等因素都会影响其运行状态。
安装温度传感器时，接线错误或机车运行过程中的强烈振动，经常会导致传感器故障（如断线、短路、反接等）。此时，传感器测量值将偏离真实值。如果测量值比真实值偏高，将导致系统误动作，影响机车的正常运行。如果测量值比真实值偏低，将导致系统漏动作，对机车设备造成损害。因此，研究温度传感器的智能故障诊断以及故障工况下的温度估计算法，以估计值代替实际测量值来进行系统保护，具有较高的应用价值。
本文以温度传感器的历史故障数据样本及正常历史数据为基础，提出了一种智能故障诊断和容错估计方法。通过故障样本特征分析建立传感器故障判断的规则库，并得出故障工况的容错估计方法。对于不可根据故障样本重构的故障工况，采用传感器的正常历史数据建立传感器测量值的灰色预测模型，从而实现不可隔离故障样本的容错估计。仿真结果和在列车牵引系统上的现场应用结果均证明了该方法的有效性。
 
 1 温度传感器信号采样电路简介
    热电阻（例如PT100)是利用其电阻值随温度的变化而变化这一原理制成的，将温度量转换成电阻量的温度传感器。温度测量电路通过先给热电阻施加一个已知激励电流再测量其两端电压的方法得到电阻值（电压／电流），并将电阻值转换成温度值，从而实现温度测量。
    热电阻与温度测量电路之间有三种接线方式：二线制、三线制和四线制。由于四线制测量方式不受连接导线的电阻的影响，在现场得到了广泛的应用。绝大多数机车传动系统中也采用了此接线方式。因此，本文以四线制接法的温度传感器为例，研究其信号采样电路原理、故障诊断及容错估计方法。
典型的温度信号采样原理如图1所示
图1中，PT100两端通过A1、A2两端接入4.9mA恒流源，然后温度信号采样电路通过B1、B2得到其差分输人电压U1n.U.经过电压跟随器生成单端电压信号U.',然后进入同相比例运算放大电路生成满足控制单元模数转换器（analog to digital converter,ADC)采样所需的电压信号。
    若设同相比例运算放大电路的放大倍数为K,则温度传感器（PT100)采样温度值T与温度信号采样电路输出电压值U之间的关系如式（1)所示。
U=(0.385T+100)x0.004 9K（1)
 
2 温度传感器智能诊断和容错估计方法原理
传感器原始信号通过信号采样电路后，进入控制单元的智能诊断与容错估计模块。首先，根据传感器信号采样电路参数对信号有效性进行判断。若判断正常，则输出传感器信号测量值作为真实值。若判断异常，则进入故障诊断模块。故障诊断模块根据故障样本规则库中的相关规则和输入信号，判断出当前故障类别。若故障为可重构类型，则直接计算出传感器信号的重构值作为真实值；反之，则进入灰色预测模块。灰色预测模块根据正常历史数据对当时测量值进行估计，得出传感器信号的估计值作为真实值。
 
3 结论
本文通过各种故障工况的数据样本和正常历史数据，在分析其数据规律的基础上，结合专家系统和灰色预测模型相关理论，提出了一种温度传感器典型故障的自动识别和容错估计方法。现场试验表明，该方法原理简单、实现方便、性能优越，具有良好的工程应用价值。