提出一種基于高階統計理論的氣動調節閥摩擦檢測與診斷非侵入式方法。使用非高斯指數和非線性指數檢測調節閥中存在的非線性，利用被控變量和控制器輸出的坐標圖來確定故障是否由摩擦引起，通過仿真實例說明了該方法的有效性。
1 引言
一個典型的化工廠有幾百個甚至幾千個控制回路，控制回路的性能與工廠的經濟效益密切相關。震蕩是導致控制回路控制性能下降的主要原因。控制回路中被控變量的震蕩導致產品質量下降、次品率增加、能耗增加、生產效率降低。控制回路中*的活動部分是控制閥。如果控制閥包含非線性，例如：摩擦、后座力和死區，閥的輸出可能震蕩，這將導致過程輸出震蕩。在控制閥的許多種非線性中，摩擦是zui普遍也是長期存在的問題，它不僅降低了控制閥的性能，同時也導致控制回路的性能下降。使用侵入式方法（控制閥在非工作狀態下，檢測并診斷其故障（1）），例如行程檢測，可以很容易地檢測摩擦。但將這種侵入式方法應用到整個工廠中檢測工廠里幾百個或者更多的控制閥既費時費力，又不可行。
盡管有很多侵入式方法能夠對控制閥的性能進行分析（2～5），但對非侵入式方法的分析和研究很少在文獻中出現。Horch方法成功地檢測出流量回路中的摩擦，但它不能應用到可壓縮流體上（6）。Ren2gaswamy提出的方法依賴于數據的時間趨勢，但這經常受到噪聲或干擾的影響。數據的趨勢曲線在很大程度上受過程和控制器動態的影響（7）。Stenman提出了一種基于模型的方法來檢測控制閥的摩擦（8），這種方法需要知道過程的模型和大量的整定參數，而從日常操作的數據中獲取閉環回路模型是非常困難的。
一種基于數據的非侵入式方法可以有效地減少維持控制性能所需的費用。本文介紹了一種不基于數據模型的非侵入式方法，這種方法特點是不必對系統施加額外的激勵或進行試驗，只要利用正常操作狀態下的系統輸入輸出數據就可以估計系統的動態特性，所以應用上簡單易行，它的這些優點使其成為控制系統性能檢測的有用工具。
2 問題描述
圖1是一個典型的反饋控制回路。這個控制回路是通過調節被控變量使過程值達到期望的設定值。每個回路需要已知三個參數，即：設定值（SP），被控制變量值（PV），控制器輸出值（OP）。在文獻（9，10）中，討論了評估控制回路或控制器性能的方法，例如：zui小誤差標準和時間標準。這里主要的難點是如何利用日常操作數據確定導致控制系統性能差的根本原因。控制回路性能差可能是由于控制器參數整定不合理，擾動的存在或者回路中存在非線性引起的。因為基于線性理論的控制器是在回路線性的假設下設計的，如果應用到非線性對象將導致性能變差。回路的非線性可能是控制閥存在非線性或過程本身存在非線性引起的，導致控制閥非線性可能是其存在摩擦、死區、滯后等。這樣的非線性系統經常產生非高斯和非線性時間序列（11）。
本文以氣動調節閥為研究對象，對調節閥中存在的非線性進行檢測和診斷。調節閥中的非線性主要是由摩擦引起的，因此這個非線性檢測和診斷過程就是確定調節閥中的非線性是否由摩擦導致的。
