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基于改进主元分析的工业过程故障检测与诊断

作　者: 文道松
导　师: 吕宁
学　校: 哈尔滨理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 故障诊断主元分析核函数 TE过程特征矢量选择
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着科学技术的发展,现代化工厂自动化程度越来越高,系统中变量的非线性、时变性以及不确定性表现的更为突出,对故障诊断技术提出了更严峻的挑战。基于主元分析理论的故障诊断在实际中应用广泛,但是主元分析理论本身存在着一定的缺陷,使得其在故障诊断时出现较高的漏报和误报率。本文以主元分析为主线,对基于主元分析的故障诊断做了系统、深入研究。主要完成了以下工作:1.详细介绍了故障诊断的目的和意义,对故障诊断的分类做了详尽的综述。2.介绍了在故障诊断中应用较多的主元分析理论,对该理论的各个方面都做了细致的介绍,同时也指出了其不足,为下一步的改进提供了方向。3.针对主元分析在推导过程中的一系列假设与工业现场数据不符,提出了基于核主元分析的故障诊断。在TE过程的应用,也验证了这种方法的有效性和优越性。4.针对核主元分析存在的运算复杂、耗时的缺点,将特征矢量选择(FVS)融合到了核主元分析中,在TE过程中的实验证实这个方法达到了减小运算量、节约运算时间的目的。同时,针对核主元分析在故障辨识方面的不足,提出了通过计算不同变量对SPE和T 2贡献值来确定故障来源的方法,这种方法在TE过程中得到了成功的应用。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-14
  1.1 故障诊断技术研究的目的和意义  9
  1.2 故障诊断的发展状况  9-11
  1.3 故障诊断的方法的分类  11-13
    1.3.1 基于数学模型的方法  11
    1.3.2 基于知识的方法  11-12
    1.3.3 基于数据驱动方法  12-13
  1.4 本文主要内容  13-14
第2章主元分析  14-25
  2.1 主元分析的几何意义  15
  2.2 主元分析  15-21
    2.2.1 主元分析的分解方法  15-17
    2.2.2 主元得分向量的计算方法  17-18
    2.2.3 主元个数的确定  18-19
    2.2.4 主元模型的建立  19
    2.2.5 主元分析的统计量  19-21
    2.2.6 主元分析的故障辨识方法  21
  2.3 主元分析的缺陷及改进  21-23
    2.3.1 动态方面的改进  22
    2.3.2 非线性方面的改进  22-23
    2.3.3 多尺度方面的改进  23
  2.4 本章小结  23-25
第3章基于核PCA 的故障检测和辨识  25-37
  3.1 核主元分析  25-28
    3.1.1 核函数的原理  25-27
    3.1.2 基于KPCA 的故障诊断  27-28
  3.2 田纳西-伊斯曼过程(Tennessee-Eastman Process, TEP)  28-33
    3.2.1 TE 过程的流程  28-31
    3.2.2 TE 过程中的故障  31-33
  3.3 仿真实验  33-36
    3.3.1 基于PCA 故障诊断  33-35
    3.3.2 基于KPCA 故障诊断  35-36
  3.4 本章小结  36-37
第4章改进KPCA 的故障诊断和辨识  37-45
  4.1 基于FVS-KPCA 的故障诊断  37-41
    4.1.1 特征矢量(FVS)原理  37-40
    4.1.2 核PCA 在故障辨识的应用策略  40-41
  4.2 仿真实验  41-43
    4.2.1 基于FVS-KPCA 的故障检测  41-42
    4.2.2 基于KPCA 的故障辨识  42-43
  4.3 本章小结  43-45
结论  45-46
参考文献  46-50
攻读学位期间发表的学术论文  50-51
致谢  51

基于改进主元分析的工业过程故障检测与诊断

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