工业过程先进控制与故障诊断
工业分析技术
工业分析技术工业分析技术是指利用各种方法和工具对工业生产过程进行全面细致的分析和评估，以提高生产效率和质量。
工业分析技术涉及到多个领域，包括生产过程监控、质量控制、故障诊断和预防性维护等。
本文将对工业分析技术的应用进行探讨，分析其在提升工业生产效率和质量方面的作用和优势。
工业分析技术的应用范围非常广泛，可以适用于各种不同的工业生产领域。
其中，生产过程监控是工业分析技术的一个重要应用领域。
通过实时监测和分析生产过程中的各种参数和数据，可以及时发现生产异常和故障，并采取相应的措施进行调整和修正，以保证生产过程的稳定性和可靠性。
质量控制是另一个重要的工业分析技术应用领域。
在现代工业生产中，质量是企业竞争力的重要体现。
通过利用工业分析技术对生产过程中的各个环节进行精确监控和分析，可以及时发现和纠正质量问题，提高产品的合格率和一致性。
这对于企业来说，不仅可以降低成本，还可以提升品牌声誉和市场竞争力。
故障诊断是工业分析技术的另一个应用领域。
生产设备的故障对工业生产有着重要影响，一旦故障发生，可能导致生产中断和损失。
通过利用工业分析技术对设备运行状态和数据进行详细分析，可以提前发现潜在的故障风险，并采取相应的措施进行预防性维护，降低故障发生的概率，提高设备的可靠性和使用寿命。
工业分析技术在提升工业生产效率和质量方面具有许多优势。
首先，通过实时监测和分析生产过程中的各种参数和数据，可以及时发现生产异常和故障，并采取相应的措施进行调整和修正，提高生产过程的稳定性和可靠性。
其次，通过对生产数据的分析，可以找出生产过程中的瓶颈和问题，优化生产流程，提高生产效率。
再次，通过对质量数据的分析，可以及时发现和纠正质量问题，提高产品的合格率和一致性，提升企业竞争力。
最后，通过故障诊断和预防性维护，可以降低设备故障率和维修成本，延长设备的使用寿命。
工业分析技术的发展离不开计算机和信息技术的支持。
随着计算机硬件性能和软件算法的不断提升和创新，工业分析技术已经取得了长足的进步。
先进控制技术综述
先进控制技术综述1 引言在实际的工业控制过程中，很多系统具有高度的非线性、多变量耦合性、不确定性、信息不完全性和大滞后等特性。
对于这种系统很难获得精确的数学模型，并且常规的控制无法获得满意的控制效果。
面对这些复杂的工业控制产生了新的控制策略，即先进控制技术。
先进控制技术包括：自适应控制，预测控制，推理控制，鲁棒控制以及包括模糊控制与神经网络在内的智能控制方法。
本文详细介绍了自适应控制、预测控制以及这两种先进控制的应用领域和优缺点[1]。
2 自适应控制自适应控制的思想是对于系统中的不确定性，以及控制任务的艰巨性，对于部分未建模的动态特性、变化的被控对象和干扰信号，及时地测得它们的信息，并根据此信息按一定的设计方法，自动地做出控制决策、修改控制器结构和参数，使其控制信号能够适应对象和扰动的动态变化，在某种意义上达到控制效果最优或次优。
2．1 自适应控制介绍目前自适应控制的种类很多，从总体上可以分为三大类：自校正控制、模型参考自适应控制和其他类型的自适应控制。
自校正控制的主要问题是用递推辨识算法辨识系统参数，根据系统运行指标来确定调节器或控制器的参数。
其原理简单、容易实现，现已广泛地用在参数变化、有迟滞和时变过程特性，以及具有随机扰动的复杂系统。
自校正控制系统的一般结构图如图1所示。
自校正控制适用于离散随机控制系统[2]。
图1 自校正控制结构图模型参考自适应控制，利用可调系统的各种信息，度量或测出各种性能指标，把模型参考自适应控制与参考模型期望的性能指标相比较；用性能指标偏差通过非线性反馈的自适应机构产生自适应律来调节可调系统，以抵消可调系统因“不确定性”所造成的性能指标的偏差，最后达到使被控的可调系统获得较好的性能指标的目的。
模型参考自适应控制可以处理缓慢变化的不确定性对象的控制问题。
由于模型参考自适应控制可以不必经过系统辨识而度量性能指标，因而有可能获得快速跟踪控制。
模型参考自适应控制结构框图如图2所示，模型参考自适应控制一般用于确定性连续控制系统。
数控机床的故障诊断与维修
数控机床的故障诊断与维修
面对未来，我们需要不断学习新知识、掌握新技术，以适应制造业的发展需求
同时，我们也要关注行业动态，积极参与专业培训和研讨会，与同行交流经验，共同推动数控机床故障诊断与维修技术的进步
数控机床的故障诊断与维修
挑战与应对
面对未来数控机床的故障诊断与维修技术的快速发展，我们也面临一些挑战
绿色维修：随着环保意识的提高，未来的数控机床故障诊断与维修将更加注重环保和可持续发展。采用环保材料和技术进行维修，降低维修过程中的能源消耗和环境污染，实现绿色维修
远程诊断与维修：随着网络技术的发展，未来的数控机床故障诊断与维修将更加远程化。通过远程诊断系统，技术专家可以在远程控制中心对机床进行实时监测和诊断，提供维修建议和技术支持，大大缩短维修时间
数控机床的故障诊断与维修
参考文献
[
1] 李宏胜,朱强. 数控机床故障诊断与维修
[
M]. 北京: 机械工业出版社, 2019
[
2] 王岩. 数控机床电气控制与故障诊断
[
M]. 北京: 化学工业出版社, 2020
数控机床的故障诊断与维修
数控机床的故障诊断与维修
015] 刘美俊. 基于大数据的数控机床故障预测与维修策略研究
预测性维护：通过数据分析和预测模型，对数控机床的寿命和性能进行预测和维护。在故障发生之前，采取相应的维护措施，降低故障发生概率，提高机床的可靠性和稳定性
数控机床的故障诊断与维修
总结
数控机床的故障诊断与维修是保证机床正常运行的关键环节。通过掌握常见的故障类型、诊断方法和维修流程，结合实际案例进行分析和学习，可以更好地掌握数控机床的故障诊断与维修技能。同时，随着智能化、远程化、绿色化和预测性维护的发展，未来的数控机床故障诊断与维修将更加高效、准确和环保
工业过程监控中的异常检测与故障诊断研究
工业过程监控中的异常检测与故障诊断研究随着工业技术的不断进步和工业化进程的加速发展，工业过程监控的重要性也日益凸显。
在各个工业领域中，如化工、制造业、能源等等，通过对工业过程的监控可以有效提高生产效率、防止事故、降低能源消耗。
然而，由于工业过程的复杂性和变异性，异常情况和故障的发生仍然无法完全避免。
因此，如何利用先进的技术手段进行异常检测和故障诊断成为了目前工业界和学术界研究的热点之一。
工业过程的异常检测是指对工业过程数据进行分析，以寻找超出正常范围的数据、模式或者行为。
这些异常可能预示着潜在的问题，或者是产生故障的前兆。
异常检测的关键是建立有效的模型来表示正常工业过程的行为，然后通过对实际观测数据与模型之间的差异进行比较，从而确定是否存在异常。
其中，常用的方法包括基于统计学的方法、机器学习方法和模型驱动方法等。
对于复杂工业过程的异常检测，通常需要使用多个传感器数据来提高检测的准确性和稳定性。
工业过程的故障诊断是指对异常情况进行深入分析和解释，以确定故障的原因和位置，并提供相应的解决方案。
故障诊断的关键是建立准确的故障模型，并利用实际观测数据来对模型进行校正和验证。
常用的故障诊断方法包括基于规则的方法、基于模型的方法和基于数据驱动的方法等。
其中，基于数据驱动的方法由于其能够从大量的实际观测数据中学习故障模式和模型，因此在工业过程中得到了广泛的应用。
为了实现工业过程监控中的异常检测和故障诊断，一般需要经历以下几个主要步骤。
首先，收集和预处理工业过程的实时数据，包括传感器数据、控制信号和操作日志等，并进行数据清洗和去噪处理，以保证数据的可靠性和准确性。
然后，根据工业过程的具体特点和需求，选择合适的异常检测和故障诊断方法，并进行模型训练和参数调优等工作。
之后，对实时数据进行实时监测和分析，并根据预设的阈值或规则进行异常报警和故障诊断。
最后，根据监控结果和故障诊断的分析，及时采取相应的措施进行异常处理和故障修复。
先进过程控制——被控过程的数学模型
过程中控制系统的故障及其原因，并提供正确的解决途径。
2.2 被控过程的特性
依据过程特性的不同分为自衡特性与无自衡特性、单容特性与多容特
性、振荡与非振荡特性等
2.2.1 有自衡特性和无自衡特性
当原来处于平衡状态的过程出现干扰时，其输出量在无人或无控制装 置的干预下，能够自动恢复到原来或新的平衡状态，则称该过程具有自衡 特性，否则，该过程则被认为无自衡特性。 具有自衡特性的过程及其阶跃响应曲线
e
s
2.2.2 振荡与非振荡过程的特性
在阶跃输入作用下，输出会出现多种形式。图中，a)、b)和c)为振荡过 程，d)和e)为非振荡过程。
衰减振荡的传பைடு நூலகம்函数一般可表示为
G (s) (T Ke
2 s
s
2
2 T s 1)
( 0 1)
2.2.3 具有反向特性的过程
个容积组成时，则称为多容过程。 自平衡特性其传递函数的典型形式有： 无平衡特性其传递函数的典型形式有：
一阶惯性环节
G (s) K ( T s 1)
K (T1 s 1)(T 2 s 1)
Ke
s
一阶环节
G (s)
1
1 Ts
二阶惯性环节 一阶惯性+ 纯滞后环节 二阶惯性+ 纯滞后环节
进水量阶跃增大→水位升高→出水阀前的静压增大→出水 量逐渐增大→出水量等于进水量→水位处于新的平衡状态。
无自衡特性的过程及其阶跃响应曲线
进水量阶跃增大→水位升高→出水量不随水位升高而增大 （出水量由水泵决定）→水位一直上升。
工业生产过程一般都具有储存物料或能量的能力，其储存能力的大小 称为容量。所谓单容过程是指只有一个储存容积的过程。当被控过程由多
设备故障诊断技术介绍
设备故障诊断技术介绍
设备故障诊断技术是一种应用于工业生产中的重要技术，它可以帮助企业提高生产效率，降低故障率，减少维修成本。
下面我们将介绍几种常见的设备故障诊断技术。
首先是传感器技术，传感器是设备故障诊断的核心部件。
通过安装各种传感器来监测设备运行状态，并将监测到的数据传输给计算机系统进行分析，可以实时监测设备是否出现异常，并及时发出报警。
传感器技术可以有效提高设备的安全性和稳定性。
其次是故障诊断软件技术，利用各种故障诊断软件可以对设备进行实时监测和分析，识别设备的故障类型和原因，并提出相应的解决方案。
这可以帮助企业及时发现设备故障，减少生产中断时间，提高生产效率。
此外，还有振动分析技术，通过安装振动传感器，监测设备的振动情况，可以判断设备是否出现故障。
振动分析技术可以帮助企业实现对设备运行状态的实时监测，大大减少了设备故障的发生。
总之，设备故障诊断技术在工业生产中起着非常重要的作用，它可以帮助企业提高生产效率，降低故障率，减少维修成本，是企业提高竞争力的重要手段之一。
随着科技的不断发展，设备故障诊断技术也会不断完善，为工业生产带来更多的便利和效益。
MARKVI控制系统概述
MARKVI控制系统概述MARKVI控制系统是通用电气（GE）公司开发的一种集故障诊断、监控和控制于一体的先进控制系统。
它广泛应用于发电、石油化工、冶金和其他工业领域，用于控制和优化各种设备和过程。
本文将对MARKVI控制系统的概述进行详细介绍。
MARKVI控制系统的核心是一个基于现代化技术的硬件和软件平台。
它采用了先进的工业计算机技术、现场总线和可编程逻辑控制（PLC）等技术，具有强大的计算能力和高度灵活性。
它能够处理大量的数据，并实时监测和控制设备状态。
同时，它还具有良好的通信能力，可以与其他系统进行数据交换和共享。
MARKVI控制系统具有多种功能和特点。
首先，它能够对设备进行实时监测和诊断。
通过采集传感器数据和设备参数，它可以实时分析设备的工作状态，检测故障和异常，并及时报警。
其次，它还具有自适应和智能控制功能。
它能够根据不同的工况和运行要求，自动调节各个控制参数，以实现最佳的工作效果和能源利用率。
此外，MARKVI控制系统还具有数据存储和分析能力。
它可以将历史数据存储在数据库中，并进行统计和分析，以帮助用户优化设备和工艺。
MARKVI控制系统的应用范围非常广泛。
在发电行业，它可以应用于燃气轮机、蒸汽轮机、发电机等设备的控制和保护。
它可以实时监测设备运行状态，保证设备的安全和可靠运行。
在石油化工和冶金行业，MARKVI 控制系统可以用于控制和优化各种工艺过程，如反应器、蒸馏塔和管道系统等。
它可以实时监测各个过程参数，及时调整控制策略，以提高生产效率和产品质量。
在MARKVI控制系统中，还包含了一套完善的故障诊断和维护功能。
它可以通过检测设备的振动、温度、压力等参数，识别故障原因，并给出相应的解决方案。
同时，它还可以对设备的维护周期和保养计划进行管理，以提高设备的可靠性和使用寿命。
总之，MARKVI控制系统是一种功能强大、灵活性高、应用广泛的控制系统。
它的应用领域涵盖了各个工业领域，并可以满足不同设备和过程的控制和优化需求。
仪控DCS故障诊断及处理
仪控DCS故障诊断及处理仪控DCS（分布式控制系统）是工业自动化控制中的关键设备，负责监测和控制整个生产过程。
仪控DCS也会出现故障，给生产带来不便。
本文将介绍仪控DCS故障的诊断及处理方法，希望能够帮助读者更好地解决相关问题。
一、仪控DCS故障的常见类型1. 通信故障：仪控DCS由多个控制单元组成，它们之间通过通信网络进行数据交换。
通信故障可能导致控制单元之间无法正常通信，进而影响整个系统的运行。
2. 控制逻辑故障：控制逻辑是仪控DCS的核心部分，负责执行各种控制策略。
控制逻辑故障可能导致系统无法按照预定的控制策略来操作，影响生产过程的稳定性。
3. 传感器故障：传感器用于采集各种现场参数，包括温度、压力、流量等。
传感器故障可能导致系统无法准确获取现场参数，影响控制系统的闭环控制性能。
1. 故障现象的观察：当发生仪控DCS故障时，首先需要对故障现象进行仔细观察。
包括系统的报警信息、现场设备的运行状态、控制系统的输出信号等。
3. 系统日志的查看：仪控DCS系统通常会有各种日志记录，包括操作日志、报警日志、故障日志等。
通过查看系统日志，可以了解系统的运行状态，帮助诊断故障。
4. 现场设备的检查：对于与故障相关的现场设备，需要进行详细的检查，包括传感器、执行机构、控制单元等，以了解设备的运行情况。
5. 仪表检查：对于与传感器有关的故障，需要进行仪表检查，包括检查传感器的供电情况、信号接线是否正确、传感器本身的工作状态等。
1. 紧急处理：当发生严重的仪控DCS故障时，需要立即采取紧急处理措施，包括停止相关设备的运行、增加备用设备的运行等，以防止事态扩大。
2. 故障分析：在紧急处理之后，需要对故障进行详细的分析，包括故障发生的原因、故障的影响范围、故障的可能解决方案等。
3. 故障排除：根据故障分析的结果，进行相应的故障排除工作，包括更换故障部件、重新调整控制策略、修改控制逻辑等。
4. 系统恢复：在完成故障排除之后，需要对系统进行恢复，包括重新启动系统、重新校准传感器、重新设置控制参数等。
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知 识 管 理
数据平台 集成软件平台 计算机网络平台 传感器网络平台
Advanced Control and Fault Diagnosis
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基于模型预测控制的多变量优化控制，在具有控制约 束和状态约束的工业过程中，已成为一种标准的控制 技术。 在2000年据控制厂商报道，模型预测控制已有5000多 例，包括炼油、石化、纸浆和造纸、空气分离、食品 加工、炼钢、航空和汽车。
Advanced Control and Fault Diagnosis
AC & FD Lecture
团队介绍
彭开香，教授/博士生导师。研究方向：复杂工业系统
优化控制与故障诊断
杨卫东，教授/博士生导师。研究方向：轧钢过程先进
控制
杨旭，副教授。研究方向：故障诊断与容错控制 高海，副教授。研究方向：高性能控制系统集成开发 王玲，副教授。研究方向：大数据及其工业应用 董冀媛，讲师。研究方向：机器学习与故障诊断
采样延迟大 采样周期长 数量有限
产量、浓度 、粒度、pH 值
传感器
输入
多回路： 生产过程 反馈控制
输出
产 品
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企业信息化系统结构
决策层 经营决策系统
产品策略
管理层
调度层
管理信息系统
生产计划
关系数据库
生产调度系统
调度指令
监控层 控制层
过程监控系统
系统优化
实时数据库
过程控制系统
控制信息
生产过程
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能造成整个系统的失效、瘫痪，甚至导致巨大的灾难性后果
如何提高系统的安全性、可靠性，防止和杜绝影响系统正常 运行的故障的发生和发展就成为一个重要的有待解决的问题
提高系统安全性、可靠性的方法有多种，其中一个重要的方
法就是采用故障检测与诊断技术
Advanced Control and Fault Diagnosis
数据驱动的 方法
Advanced Control and Fault Diagnosis
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工业过程故障诊断 的必要性
系统庞大的规模与高度的复杂程度 系统中出现的某些微小故障若不能及时检测并排除，就有可
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梯队在研项目
2014年国家自然科学基金项目（61473033）：“质量相关的
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先进控制的发展现状－续
模糊系统：模糊控制理论基础，表达不确定性知识 ； 非线性控制：开发中，应用不多； 鲁棒控制：研究热点，理论性太强，实际应用需做 大量的改进和简化；使先进控制具备鲁棒性是重要 的发展方向。 其他先进控制还包括：内模控制，自适应控制，增 益调整，解耦控制，时滞补偿等；
工业过程先进控制与 故障诊断技术
彭开香 北京科技大学自动化学院
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◆概
研究背景
航空
电网
高铁
现代化复杂工 程系统规模越 来越大
航天
冶金
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石化
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核电
3
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先进控制的提出与特点
大型复杂工业过程的特点：
规模庞大，结构复杂，不确定性，非线性，强耦合性 实现安全、平稳、高效生产的需要； 提高企业经济效益和增强竞争力的重要对策； 先进控制与在线优化在工厂综合优化控制中起着承上 启下的重要作用
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过程监控与统计过程控制 （PM & SPC）的内容
过程监测（PM, Process Monitoring） 统计过程控制（SPC, Statistical Process Control ） 过程故障检测与诊断（FDD, Fault Detection and Diagnosis） 过失误差检测和数据校正（Gross Error Detection & Data Rectification） 控制系统性能的实时监测与评估（Real-Time Monitoring Control & System Evaluation）
研究工业背景 工业过程先进技术 过程监控与故障诊断 团队介绍
要◆
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工业系统的过程监控方法
基于定性模型 的方法 工业过程 故障诊断 方法 基于机理模型 的方法 基于系统辨识 的方法 多元统计过程 监控方法 基于人工智能 的方法 基于信号处理 的方法
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质量相关的故障定义
工业生产过程： 钢铁、化工、磨矿、污水处理等
实时采样 采样频率高 数量众多 相关性大
温度、 流量、 液位等 传感器
AC & FD Lecture
各层次经济效益分析
（美国DMC公司提供）
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
投 资
CLRTO
TAC
DMC 10:35
10:40
10:10
70:15 DCS
0 10 20 30
效益
40 50 60 70 80 90 100
CLRTO: Closed-Loop Real-time Optimization闭环实时优化 DMC: Dynamic Matrix Control动态矩阵控制 TAC: Traditional Advanced Control传统先进控制 DCS: Distributed Control System 集散控制系统
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பைடு நூலகம்
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先进过程控制的发展历史
20世纪60年代后期，过程控制已被广泛应用 于石化和材料的加工过程，主要是单回路局 部反馈控制形式，各控制器之间几乎没有联 系。 在80年代和90年代，多变量控制特别是基于 模型预测控制的多变量优化控制得到迅速的 发展。
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