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多阶段间歇过程故障检测方法的研究

作　者: 王静
导　师: 侍洪波
学　校: 华东理工大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 故障检测高斯混合模型谱聚类间歇过程多阶段操作
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要

首先针对故障检测的背景,传统的故障检测技术和间歇过程的故障检测技术等进行了论述,在回顾了方法发展的同时分析了各类方法的优缺点。然后针对间歇过程的生产特点和数据特点进行了论述,详细介绍和分析了针对间歇生产过程的数据不等长问题和数据预估问题的处理方式。最后针对数据多阶段操作的特点进行了详细的分析介绍。对间歇过程的多操作阶段进行划分时,往往会被离群点和噪声干扰,影响建模的精确性,本文主要针对此问题提出一种新的故障检测方法：主元分析-多方向高斯混合模型(PCA-MGMM)建模方法。利用主元分析方法(PCA)把数据转换到对故障较为敏感的低维子空间中,提取出得分向量,去除了噪声等的干扰；通过改进的高斯混合模型(GMM)算法对得分向量进行聚类,减少了运算量的同时自动得到最佳高斯成分和对应的统计分布参数；最后结合全局监控指标实现了连续的在线监控,并通过一个实际的半导体的仿真实验验证了所提方法的有效性。间歇过程的多操作阶段划分不合理的时候会引起所建的模型不精确,针对此问题提出一种新的划分阶段策略：首先利用谱聚类方法将处理后的数据进行准确的阶段划分,并结合图划分准则对划分结果进行判断,得到精确划分结果的同时避免了陷入局部最优；然后运用PCA建模方法分别对每个阶段进行建模,并通过选择合适的模型进行在线监控；最后在青霉素发酵过程仿真应用上进行验证,用具体的实验结果来说明本监控方法的有效性。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第1章绪论  9-20
  1.1 引言  9
  1.2 动态系统故障诊断技术的分析  9-12
  1.3 基于多元统计的故障检测方法的研究  12-17
    1.3.1 主元分析方法  13-14
    1.3.2 基于主元分析的故障检测  14-15
    1.3.3 偏最小二乘方法  15-16
    1.3.4 独立成分分析方法  16-17
  1.4 基于间歇生产过程的特点分析  17-18
  1.5 本文的研究内容和安排  18-20
第2章基于间歇过程故障检测方法的理论基础分析  20-32
  2.1 引言  20
  2.2 间歇生产过程的故障检测技术分析  20-23
    2.2.1 多方向主元分析方法的原理分析  22-23
  2.3 间歇过程的数据特点  23-27
    2.3.1 间歇过程的数据矩阵及常用处理方法的分析  23-25
    2.3.2 间歇过程的数据特点及对应的处理方法的分析  25-27
  2.4 本文研究内容的算法理论背景分析  27-31
    2.4.1 谱聚类算法的理论研究背景  27-28
    2.4.2 传统高斯混合模型(GMM)算法的理论研究背景  28-31
  2.5 本章小结  31-32
第3章针对离群点干扰的高斯混合模型建模方法  32-44
  3.1 引言  32
  3.2 基于F-J算法的高斯混合模型(GMM)  32-35
    3.2.1 基于F-J算法的GMM建模阶段  33-34
    3.2.2 集成监控指标  34-35
  3.3 间歇过程故障检测的实现  35-37
    3.3.1 基于高斯混合模型的故障检测方法的具体操作流程  35-37
    3.3.2 建模降维阶段维数的选择  37
  3.4 仿真实验  37-43
    3.4.1 半导体仿真实验分析  37-38
    3.4.2 仿真实验结果  38-43
  3.5 本章小结  43-44
第4章基于谱聚类算法的间歇过程故障检测  44-60
  4.1 引言  44
  4.2 谱聚类的图划分准则理论分析  44-45
  4.3 基于谱聚类的故障检测  45-48
    4.3.1 谱聚类算法的基本原理  45-46
    4.3.2 聚类效果的评判  46-47
    4.3.3 模型个数的选择  47
    4.3.4 基于谱聚类的故障检测方法的具体操作流程  47
    4.3.5 最大相似度模型的确定  47-48
  4.4 仿真实验  48-58
    4.4.1 青霉素仿真实验过程分析  48-50
    4.4.2 仿真实验结果  50-58
  4.5 本章小结  58-60
第5章总结和展望  60-62
  5.1 研究工作总结  60-61
  5.2 研究工作展望  61-62
参考文献  62-68
致谢  68-69
作者在攻读硕士学位期间取得的学术成果  69

多阶段间歇过程故障检测方法的研究

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