气动调节阀作为工业生产过程中必不可少的终端执行机构之一,可以对压力、流量、温度和液位进行自动控制。调节阀能否平稳运行甚至能够影响工厂的优化控制,生产质量和过程安全。因此,气动调节阀的健康评估对工厂的高效运行具有重要意义。本文基于状态监测国标和健康管理设计了调节阀健康评估系统。具体研究内容如下:基于混合模型研究气动调节阀的理论过程模型。根据气动调节阀机理分析其阀体模型和执行器模型。根据最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）分析调节阀数据驱动模型,研究粒子群（Particle swarm optimization,PSO）参数优化。将数据模型应用在模型的内部参数辨识,如流量特性,压力恢复系数等。通过气动调节阀基准实验平台（Development and Application of Methods for Actuator Diagnosis in Industrial Control Systems,DAMADICS）进行仿真研究,对气动调节阀的机理模型,数据模型,混合模型的精度进一步分析。为了研究和分析气动调节阀的健康状况,建立调节阀实验台和实际数学模型。通过阀门特性试验,动态载荷性能试验和流量特性试验,分析气动调节阀弹簧模型参数、摩擦力模型和流量特性等性能参数。然后根据系统辨识数据分析实际的气动调节阀混合模型。通过对调节阀故障研究,从软件仿真和硬件模拟两个方面设计调节阀故障模拟方案。通过实验验证模型精度,分析机理模型和混合模型在稳态和过渡态的精度。基于主元分析和特征迁移建立调节阀智能诊断框架,包括异常检测与故障诊断。利用平方预测误差（squared prediction error,SPE）和Hotelling’s T~2统计量的混合指标建立阈值,来检测异常,同时兼顾异常的过程状况和样本距离的变化。在联合概率分布的基础上结合结构风险最小化原则,流型正则化理论。通过平衡因子调整条件分布和边缘分布的权重进行优化,实现故障诊断。通过实验分析验证异常检测算法在正常运行,不同故障程度,微小故障的检测能力。验证故障诊断算法在相同数据分布,工况变化的不同数据分布下和不同故障程度的检测能力。基于时间序列分析和状态评估对气动调节阀状态预测。通过分析计算调节阀的可靠性指标,基于混合模型作为基线数据,通过标准化和熵值法计算调节阀性能评估指标。通过差分自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA）实现时间序列预测,并结合支持向量机对故障程度进行分析。通过DAMADICS仿真生成故障数据,分析状态预测模型精度。以调节阀阀前堵塞为例,对气动调节阀进行健康评估实验,对调节阀健康评估整体流程进行分析,分析调节阀的运行性能。