佛山水泵厂丨液位系统中的水泵故障分析

在工业过程控制系统中，经常发生故障的部分主要是传感器和执行机构，据统计，在已经发生的工业系统故障中，传感器故障和执行机构故障大概占所有系统故障的80%以上。就该液位控制系统而言，执行机构有电磁阀和水泵，传感器有流量计和液位传感器，因此，接下来主要是对该液位系统的这四个部分具体的进行一下故障分析。

水泵在该液位系统运行过程中是一直处于运行状态中的，根据经验，水泵经常出现的故障是水泵烧坏，所以在本文中就假设水泵发生的故障就是水泵烧坏，或者断电，总之就是说水泵停转。

电磁阀发生的故障就是电磁阀卡死，这里就涉及到电磁阀卡死的位置，在仿真的时候选择了三个比较特殊的位置，即：卡死的时候电磁阀处于全开的状态、卡死的时候处于半开的位置和卡死的时候处于关闭的状态。

流量计和液位传感器返回的是实际的流量值和液位值，它们发生的故障无非就是测量值与实际应测得值不同，出于实验的可模拟性，佛山水泵厂这里假设流量计和液位传感器发生故障时，它们的测量值都为零。

就本液位控制系统而言，通过工控机采集测量和经过控制器计算可以得到三类特征数据，即：控制器的输出控制信号、流量计的测量值和液位传感器的测量值。经过对系统所做的分析，可以得到当水泵、流量计、电磁阀、和液位传感器分别发生故障时，控制器的输出控制信号以及流量计和液位传感器的测量值都会发生相应的并且有差别的变化，因此，可以将这三个量作为基于支持向量机的分类器的输入特征向量。

至于当肯富来离心泵、流量计、电磁阀和液位传感器发生故障的情况下，控制器的输出以及流量计和液位传感器的测量值会发生什么变化，下面将在MATLAB中对这四种故障分别进行仿真并观察特征向量的变化。

水泵故障即水泵停止工作，在实际系统中，当水泵停止工作造成的直接影响是系统的输入即流量输入为零，仿真的时候就设输入为零，水泵故障的仿真结果如图2所示。如图2所示，在时间600s到800s之间，把控制器的输出电压设为零来模拟水泵发生故障。因为在实际系统中，当控制器的输出为零，即加到电磁阀上的电压为零，电磁阀会关闭，这样系统的输入流量就会为零，其效果和水泵停止工作的情况下是一模一样的。由图2可以看到，当肯富来离心泵发生停止工作故障时，其流量计测量值和系统实际的输入流量为零，系统的液位会有所下降，当故障消除时，液位又回到设定值。

流量计故障被看成是流量计的测量值为零，在仿真的时候，当流量计故障发生时，流量计的值被设置为零。当流量计在600s到800s的时间内发生故障，其测量值为零时，系统的输入流量和输出液位并没有发生任何的变化，也就是说流量计故障不影响实际系统的运行状态。

液位传感器故障的仿真结果可以看到液位传感器故障的仿真时间很短，这是因为时间过长的话，输出液位高度会过高，这样就会需要较长的时间使液位恢复到设定液位，不方便于仿真。在时间600s到630s之间，设置输出液位高度为零，由于控制器的作用系统的输入会增大，实际液位高度也会增加。当故障消除后，实际液位高度大于设定液位高度值，在控制器的作用下会慢慢回到设定值。

对于电磁阀卡死故障这里取定电磁阀卡死在三个特殊的位置进行仿真，分别为完全打开状态、打开一半状态和完全关闭状态。

经过佛山水泵厂的分析，可以将系统的输入流量、输出液位高度和流量计的测量值作为SVM的输入特征向量来将所上面所分析的四种故障进行分类。

基于支持向量机设计的分类器使用的是台湾大学林智仁先生开发的libsvm工具箱，在这里主要会应用到两个函数svmtrain})和svmpredict()。其中svmtrain()是SVM的训练函数，该函数通过对训练样本数据进行训练得到一个分类器模型。svmpredict()是SVM的预测函数，该函数利用通过svmtrain})函数训练得到的模型对预测样本数据进行预测，从而得到分类结果。

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