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间歇过程过渡状态建模和故障诊断方法的研究与应用

作　者: 刁英湖
导　师: 陆宁云；高福荣
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 间歇过程过程监测故障诊断二维动态主成分分析注塑成型过程
分类号: TH165.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 53次
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内容摘要

流程工业生产方式可大致分为连续和(半)间歇两种。无论是连续还是间歇生产方式,过渡过程都是常见且不可避免的状态。间歇过程过渡状态占用大量的生产时间和生产资源,并且容易受到各种故障和误操作的危害。研究间歇过程过渡状态建模与故障诊断具有重要的理论意义和经济价值。本论文以二维动态主成分分析为基础,针对间歇过程过渡状态数据的主要特征,研究了过程建模、性能监测与故障诊断方法,具体成果包括以下三个方面。(1)针对主成分空间的Hotelling T2指标,在二维自回归(2DAR)滤波器的基础上,实现了利用主成分子空间信息进行在线过程监测的功能,仿真结果验证了该方法的优越性。(2)提出一种基于二维动态主成分分析(2DDPCA)的故障诊断方法。该方法将故障信息划分为“批次内”和“批次间”信息,采用变量贡献图方法隔离故障变量,并依据2DDPCA模型支撑区域中故障变量的相关性变化具体分析故障成因,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。(3)参与开发了注塑机实时控制系统中监测诊断模块,并针对注塑启动阶段,研究了基于2DDPCA的过程监测与故障诊断算法的应用可行性。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-11
第一章绪论  11-17
  1.1 课题背景及意义  11-12
  1.2 间歇过程建模与故障诊断的研究现状  12-13
  1.3 间歇过程过渡状态建模与故障诊断的研究现状  13-15
  1.4 论文的主要工作  15-17
第二章统计过程控制(SPC)的理论基础  17-25
  2.1 引言  17
  2.2 数据的标准化处理  17-18
  2.3 多元回归分析  18-19
  2.4 主成分分析（PCA）  19-21
  2.5 偏最小二乘（PLS）  21-22
  2.6 多变量统计过程监测  22-23
  2.7 基于变量贡献图的故障诊断  23-24
  2.8 本章小结  24-25
第三章 2DDPCA 建模和监测方法的改进  25-36
  3.1 引言  25
  3.2 二维动态主成分分析（2DDPCA）  25-28
    3.2.1 基本思想  25-27
    3.2.2 基于2DDPCA 的在线过程监测  27-28
  3.3 基于2DDPCA 模型的过程监测算法的改进  28-30
    3.3.1 改进思想  28-29
    3.3.2 2DAR 滤波器设计  29
    3.3.3 基于主成分子空间的过程监测算法  29-30
  3.4 仿真验证和结果分析  30-35
  3.5 本章小结  35-36
第四章基于2DDPCA 的过程故障诊断方法  36-46
  4.1 引言  36
  4.2 最优支撑区域（ROS）的选择  36-40
  4.3 故障诊断算法的基本思想  40
  4.4 仿真验证和结果分析  40-45
  4.5 本章小结  45-46
第五章 SPC 在注塑成型控制监测系统中的应用  46-70
  5.1 注塑成型设备及成型过程  46-52
    5.1.1 注塑机简介  46-48
    5.1.2 注射成型过程基本工艺  48-50
    5.1.3 注射成型过程自动控制系统简介  50-52
  5.2 注塑机控制系统中数据的预处理  52-54
    5.2.1 采集数据  52
    5.2.2 数据滤波  52-53
    5.2.3 数据标准化  53-54
  5.32 DDPCA 建模  54-58
    5.3.1 选择最优支撑区域（ROS）  54-55
    5.3.2 基于2DDPCA 的建模  55-58
  5.4 注塑机启动过渡状态性能监测与故障分析  58-69
  5.5 本章小结  69-70
第六章结束与展望  70-72
  6.1 工作总结  70
  6.2 展望  70-72
参考文献  72-77
致谢  77-78
在学期间的研究成果及发表的学术论文  78

间歇过程过渡状态建模和故障诊断方法的研究与应用

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