德国西门子SQL321B270开关型角行程执行器

执行器的简单介绍
执行器是自动控制系统中的执行机构和控制阀组合体。他在自动控制系统中的作用是接受来自调节器（或手操器）发出的信号，以其在工艺管路的位置和特性，调借工艺介质的流量，从而将被控参数控制在生产过程所要求的范围内。
执行器按动力源可分为三大类别：气动执行器、电动执行器和液动执行器。不同动力源的执行器有各自不同的特点，气动执行器动作平稳、惯性小；液动执行器产出力答；电动执行器灵敏。各行业、各部门根据生产过程的要求计能源供应条件来选择执行器的种类，石油、化工生辰不明多选用气动执行器。气动执行器除动作平稳外，另外还有结构简单、品种齐全、本质安全、便于维护等特点。
气动执行器以气动薄膜调节阀为主导产品。未改善调节性能和实现分程调节配备有阀门定位器、气动继动器；为实现程序控制和生产安全配备有三通电磁阀、锁住阀、保位阀；为了与电动调节器和计算机配套使用，配备有电气转换器或电气阀门定位器。
气动执行器产品结构形式除薄膜式外，还有活塞式和长行程式执行机构。

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故障检测和诊断技术是指对系统的异常状态的检测、异常状态原因的识别以及包括异常状态预测在内的各种技术的总称，它是一项建立在机械工程、测试是技术、信号处理、计算机应用技术、人工智能技术等众多理论基础上的综合性科学技术。随着生产工程日益大型化和复杂化，提高控制系统的可靠性尤为重要。而故障检测和诊断技术是提高系统可靠性的有效途径。在控制系统中，按故障部件划分，其主要故障有执行器故障、被控对象故障、传感器故障和控制器故障。而执行器和传感器的故障发生较多。特别是执行器的故障往往危及整个系统的控制策略，因此对执行器的可靠性提出了很高的要求，执行器的故障诊断研究就具有重要的现实意义。但是由于执行器存在固有的非线性、时滞等特性使得执行器的故障诊断方法的研究比较困难。在过去的20多年的研究中它的发展直接依赖于控制理论、可靠性理论、信号处理、模式识别、人工智能等学科的发展。在这些理论的基础上，已形成多种执行器故障诊断的方法。

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故障诊断方法的分类
                                  
    现有故障诊断的方法可以分为基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法等三大类。可以建立较为准确的被诊断对象的数学模型时，基于解析模型的方法是的方法。当可以得到被诊断对象的输入输出信号，但难以建立诊断对象的解析模型时，可以采用基于信号处理的方法。因为这种方法回避了抽取对象的数学模型难点，而直接利用信号模型。而基于知识的方法与基于信号处理的方法类似，也不需要系统的定量数学模型，但是它克服了后者的缺点，引入了诊断对象的大量信息。

基于解析模型的方法

    基于模型的方法是随着解析冗余思想的提出而形成的，可以进一步分为等价空间法，状态估计法，参数估计法等。相比之下参数估计法比状态估计方法更适合于非线性系统，通常等价空间方法仅适用于线性系统。基于模型的故障检测是利用不同可测信号间的依赖性，这种依赖性表现为数学过程模型。通过可测输入信号和数学模型得到预测输出信号，和可测输出信号进行比较产生残差，参数估计或者状态估计来实现故障检测。故障诊断则是通过对残差等的分析得到。因此故障的诊断由残差产生和残差评估两阶段组成。
    状态估计法是重构系统状态，将估计值与测量值进行比较，构成残差序列，再构造适当的模型，并采用统计检验法，分析残差进行故障检测，并做进一步的分离、估计与决策进行诊断。通常用Lnenberger观测器、Kalman滤波器和自适应观测器进行状态估计。参数估计法是通过对系统模型参数的辨识来达到故障诊断的目的，即由参数的显著变化来描述故障。把理论建模与参数辨识结合起来，根据参数变化的统计特性来检测故障信息，根据参数估计值与正常值之间的偏差情况来判断故障的情况。在实际应用中经常将参数估计法与其它解析模型的方法结合起来使用，以便获得更好的故障检测和分离性能。文献将参数估计法与自适应观测器法结合，针对确定性线性系统，用带未知增益形式的参数表示执行器故障，提出了一种用于执行器故障检测和故障估计的检测观测器和自适应诊断观测器的设计方法，利用该参数的估计直接获得故障诊断。
    由于执行器带有非线性，虽然在基于模型的执行器故障诊断研究中，基于线性模型的故障诊断较为成熟，但主要研究的方向是非线性系统。而非线性系统故障诊断目前处理的方法主要可以分为两类：一类方法是将非线性系统在一个或几个工作点附近线性化，用一个线性模型集表示系统，建模误差当作未知输入，应用未知输入解耦方法设计残差，使之不受建模误差的影响。另一类方法是基于非线性模型的方法，如基于非线性观测器的方法和基于非线性参数估计的方法。目前对于非线性系统的执行器故障诊断，研究较多的是基于自适应观测器的方法。文献用一个带有一组参数的非线性函数来描述非线性执行器的输入和输出，提出了基于参数估计的非线性自适应观测器方法。它通过比较固定的检测观测器的输出量和执行器输出量之间的差值是否超过指定阈值，判断故障存在。然后根据系统状态利用增益矩阵和时变故障参数的估计等构造非线性自适应观测器，通过选择合适的增益矩阵，并利用参考模型自适应控制，在某些假设下，可以获得对一个对闭集收敛的估计，得到估计故障参数的自适应算法，估计出故障随时间变化的形状。