研究概要 |
本研究では,1.状態空間表示可能な線形集中定数系,2.ブラックボックス型のプロセス系,3.大規模系としての電力系統,および4.放物,双曲型の分布定数系,を対象としたモデルベ-ス故障診断法の開発と応用について考察し,以下の研究成果を得た。1.については,数値積分や有限パルス応答フィルタ(IIR)を用いて、常微分方程式で記述される連続形線形システムの物理的パラメ-タを直接推定する手法を考案した。この物理的パラメ-タは、システムの故障を規定する故障パラメ-タとなることから,そのオンライン推定により故障の検出・同定が容易に行なえる利点がある。2.については,ARMAX型の入出力モデルで表わされる未知システムの適応制御において,正常と異常状態でのパラメ-タ変動が混在する場合の診断法として,カルバック識別情報量規範によるシステム変動のオンライン検出と,故障モ-ドに関す知識をファジィ推論に取り込んだ識別診断機構とを融合させた,知識併用型のモデルベ-ス故障診断法を考察した。3.については,非線形大規模システムとして火力発電プラントを考え,その脱気器制御系統を診断対象として,シミュレ-タに基づく新しい診断法を提案した。これは,対象システムの構造をシミュレ-タとして同定しておき,システムパラメ-タの急変に起因した故障発生に際して、両者の出力差を最小にするようシミュレ-タパラメ-タを微小調節して故障を同定する手法であり,常時、対象システムをシミュレ-タとして把握していることから,故障対応(Accommodation)にも有効であることを確認している。4.については,故障診断への適用を目的として,放物型,双曲型の分布定数系の状態変数とその構造を規定する諸パラメ-タの推定手法を考察した。現在、本研究課題で考案、開発した故障診断法の有効性を確認するため,実験系として試作した直流電動機速度制御系を用いて,模擬故障の診断実験を行なっている。
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