26、人工智能在建模、控制和故障诊断中的应用

人工智能在建模、控制和故障诊断中的应用

1. 故障诊断的重要性与现状

随着先进控制系统日益复杂，对于化工过程、核反应堆、飞机和航天器等安全关键系统而言，可靠性、可接受的性能和环境保护问题尤为重要。一旦发生故障，可能会对财务、人员和环境造成严重损害。因此，对在线监测和故障检测的需求日益增长，以识别系统故障并提高可靠性。

在过去20年里，故障检测研究受到了广泛关注。这主要归因于系统自动化趋势、需求增加以及对系统安全性的保障。此外，数学建模、估计和参数识别等方面的巨大进步，也推动了计算机计算能力的显著提升。随着复杂系统的发展，人们迫切需要开发出能够检测和隔离故障的方法，这些方法还可用于提高产品质量。故障诊断科学融合了多个工程学科。

反馈控制是系统整体监测的重要组成部分，而故障诊断则是另一个关键部分，若能确保其安全性和成本效益，将产生重大的经济、工业和社会效益。由于对技术设备及其组件的可靠性和安全性需求不断增加，监测方法作为过程总体控制的一部分得到了广泛应用。快速检测过程故障是自动化监测进一步发展的基本前提，计算机和过程微计算机的使用使得故障检测速度比传统方法更快。

如今，由于现代过程设备的规模和复杂性，以及对快速诊断的要求，完全依赖人工操作员来管理异常事件和紧急情况已变得不现实。此外，过程测量可能因传感器故障或偏差等原因而不足、不完整或不可靠，这使得故障诊断更加复杂。工业统计显示，70%的工业事故是由人为错误造成的。

同时，对容错自动化系统的需求也在不断增长，这些系统能够在传感器、操作员和组件出现故障的情况下自动可靠地运行。因此，迫切需要升级智能系统，以自动检测复杂动态操作系统中各组件的故障存在、隔离故障位置并估计故障严重程度。正确识别故障严重程