提出一种基于高阶统计理论的气动调节阀摩擦检测与诊断非侵入式方法。使用非高斯指数和非线性指数检测调节阀中存在的非线性，利用被控变量和控制器输出的坐标图来确定故障是否由摩擦引起，通过仿真实例说明了该方法的有效性。
一个典型的化工厂有几百个甚至几千个控制回路，控制回路的性能与工厂的经济效益密切相关。震荡是导致控制回路控制性能下降的主要原因。控制回路中被控变量的震荡导致产品质量下降、次品率增加、能耗增加、生产效率降低。控制回路中唯一的活动部分是控制阀。如果控制阀包含非线性，例如：摩擦、后座力和死区，阀的输出可能震荡，这将导致过程输出震荡。在控制阀的许多种非线性中，摩擦是最普遍也是长期存在的问题，它不仅降低了控制阀的性能，同时也导致控制回路的性能下降。使用侵入式方法（控制阀在非工作状态下，检测并诊断其故障（1）），例如行程检测，可以很容易地检测摩擦。但将这种侵入式方法应用到整个工厂中检测工厂里几百个或者更多的控制阀既费时费力，又不可行。
尽管有很多侵入式方法能够对控制阀的性能进行分析（2～5），但对非侵入式方法的分析和研究很少在文献中出现。Horch方法成功地检测出流量回路中的摩擦，但它不能应用到可压缩流体上（6）。Ren2gaswamy提出的方法依赖于数据的时间趋势，但这经常受到噪声或干扰的影响。数据的趋势曲线在很大程度上受过程和控制器动态的影响（7）。Stenman提出了一种基于模型的方法来检测控制阀的摩擦（8），这种方法需要知道过程的模型和大量的整定参数，而从日常操作的数据中获取闭环回路模型是非常困难的。
一种基于数据的非侵入式方法可以有效地减少维持控制性能所需的费用。本文介绍了一种不基于数据模型的非侵入式方法，这种方法特点是不必对系统施加额外的激励或进行试验，只要利用正常操作状态下的系统输入输出数据就可以估计系统的动态特性，所以应用上简单易行，它的这些优点使其成为控制系统性能检测的有用工具
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