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基于多模型决策融合的空分过程故障检测与预报

作　者: 卢斌彰
导　师: 赵豫红
学　校: 浙江大学
专　业: 系统工程
关键词: 空分过程故障预报主元分析聚类神经网络集成数据融合
分类号: TQ116.11
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 28次
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内容摘要

空分装备是冶金、化工、石油、城市市政工程、医疗和航空航天等现代工业领域中广泛采用的大型装备。提高空分装置运行稳定性、减少故障,能有效地提高空分生产的经济效益,是空分企业在生产中的重要工作之一。故障检测与预报对于降低生产事故、提高生产绩效、减少经济损失、增强企业竞争力等都具有重要的意义。为空分系统建立故障检测与预报系统,能够有效利用空分生产过程的数据信息,及时检测乃至提前预报故障的发生,确保空分生产稳定高效。本文在综述了故障检测和预报,尤其是空分过程故障检测和预报的研究现状的基础上,首先研究了主元分析/动态主元分析(PCA/DPCA)、聚类、神经网络集成等常用于故障检测与预报的非参数模型监控的方法,并将这几种方法用于空分生产现场数据的仿真研究,仿真结果表明,三种方法从不同方面描述空分过程的运行特点并依此作出各自的决策结果,在故障报警率、误报率和预报提前量上各有优劣。为了进一步提高故障检测和预报的可靠性和准确性,本文将数据融合技术引入到工业过程状态监控与故障预报领域,并结合上述三种非参数模型监控的方法,提出了多模型决策融合的故障检测与预报方法,分别提出了基于分批估计与加权平均、Bayes推理、空间变换的三种多模型决策融合方法。分析了三种方法的原理和特点,结合空分过程的特性,分别建立了基于这三种方法的多模型决策融合氮塞故障检测与预报模型。仿真结果表明采用数据融合算法实现多模型监控可以充分利用各个模型之间的互补和冗余,比单一模型监控更加可靠、准确、快速。

全文目录

致谢  5-6
摘要  6-7
Abstract  7-9
目录  9-11
1 绪论  11-21
  1.1 引言  11-12
  1.2 故障检测与预报  12-19
    1.2.1 故障检测与故障预报的一些定义  12-13
    1.2.2 故障检测与预报的关系  13
    1.2.3 故障检测的研究现状  13-16
    1.2.4 故障预报的研究现状  16-19
  1.3 故障预报研究的主要问题  19-20
  1.4 论文的主要内容  20-21
2 空分过程及其故障检测与预报  21-29
  2.1 空分过程及氮塞故障  21-26
    2.1.1 空分系统的基本原理和生产流程  21-24
    2.1.2 空分生产过程的变负荷操作  24-25
    2.1.3 氮塞故障及其特性  25-26
  2.2 空分过程故障检测与预报的研究现状  26-27
  2.3 空分过程的数据概况  27-28
  2.4 小结  28-29
3 基于单一模型的故障检测与预报  29-60
  3.1 数据预处理  29-30
  3.2 基于主元分析的氮塞故障的检测与预报  30-38
    3.2.1 主元分析法  30-33
    3.2.2 基于PCA的氮塞故障检测与预报模型  33-34
    3.2.3 仿真示例  34-38
  3.3 基于动态主元分析的氮塞故障的检测与预报  38-44
    3.3.1 动态主元分析  38-40
    3.3.2 基于DPCA的氮塞故障检测与预报模型  40-41
    3.3.3 仿真示例  41-44
  3.4 基于聚类的氮塞故障的检测与预报  44-50
    3.4.1 聚类方法  44-46
    3.4.2 基于聚类的氮塞故障检测与预报模型  46-47
    3.4.3 仿真示例  47-50
  3.5 基于神经网络集成的氮塞故障的检测与预报  50-58
    3.5.1 神经网络集成  50-55
    3.5.2 基于神经网络集成的氮塞故障检测与预报模型  55-56
    3.5.3 仿真示例  56-58
  3.6 小结  58-60
4 多模型决策融合氮塞故障检测与预报系统  60-78
  4.1 多模型决策融合氮塞故障检测与预报系统的结构  60-64
    4.1.1 几种监控方法的互补关系  60-61
    4.1.2 数据融合的原理  61-63
    4.1.3 多模型决策融合系统的结构  63-64
  4.2 多模型决策融合方法  64-72
    4.2.1 基于分批估计与加权平均的融合方法  64-66
    4.2.2 基于Bayes推理的融合方法  66-69
    4.2.3 基于空间变换的融合方法  69-72
  4.3 仿真示例  72-76
  4.4 小结  76-78
5 结束语  78-80
  5.1 总结  78
  5.2 展望  78-80
参考文献  80-85
作者攻读硕士学位期间完成的论文  85

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