基于多元統(tǒng)計(jì)分析的故障診斷與質(zhì)量監(jiān)測研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、故障診斷與質(zhì)量監(jiān)測是保障工業(yè)生產(chǎn)過程安全性與產(chǎn)品高質(zhì)量的重要技術(shù)支撐。與傳統(tǒng)依賴數(shù)學(xué)模型或?qū)<医?jīng)驗(yàn)的故障診斷方法相比,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)測技術(shù)因僅需要正常運(yùn)行情況下的離線和在線數(shù)據(jù)、以較成熟的多元統(tǒng)計(jì)分析方法為主要手段、適合工業(yè)過程多變量高度相關(guān)的特點(diǎn)等,而越來越受到工程界和學(xué)術(shù)界的重視,并已逐漸成為故障診斷領(lǐng)域的重大需求和研究熱點(diǎn)。
  盡管人們將多元統(tǒng)計(jì)分析方法用于故障診斷領(lǐng)域已有很長時(shí)間,但是大量工作都是圍繞怎么突破

2、限制條件,改進(jìn)現(xiàn)有方法以更好地適應(yīng)實(shí)際過程;而對于一些本質(zhì)問題,如不同過程變量的重要性和檢測敏感性不同、主元分析(PCA)子空間分解對故障診斷結(jié)果的影響、以及偏最小二乘(PLS)子空間分解的有效性等方面仍未得到徹底研究。本文在前人工作的基礎(chǔ)上,深入研究了多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)測技術(shù)的幾個(gè)根本問題,并針對不同的應(yīng)用實(shí)際,提出多種有效的故障檢測、診斷與質(zhì)量監(jiān)測方法:
  1.基于過程變量對質(zhì)量變量的貢獻(xiàn)度、過程變量對T2/Q檢測指標(biāo)以及PC

3、A統(tǒng)計(jì)模型的影響能力,對過程變量進(jìn)行細(xì)分,并給出一種設(shè)計(jì)相對主元分析(RPCA)中比重因子的方法。提高了重要不敏感變量的相對重要性和相對敏感度;降低了不重要敏感變量的相對重要性和相對敏感度;有助于提高重要變量的故障檢測效果,進(jìn)而改善質(zhì)量預(yù)測性能。
  2.闡述了PCA子空間分解對故障檢測能力的影響,在此基礎(chǔ)上,建立一種基于特征值和特征向量元素劃分子空間的原則。對殘差子空間進(jìn)行細(xì)分,提出一種基于PCA的多空間檢測方法,提高了故障在殘

4、差子空間中的顯著性,進(jìn)而提高了微小故障的檢測效果。進(jìn)一步地,僅僅基于正常運(yùn)行過程的歷史數(shù)據(jù),利用過程變量對潛變量的不同貢獻(xiàn)度,建立一種基于PCA的多空間診斷方法,一定程度上實(shí)現(xiàn)了同時(shí)對微小故障的檢測和診斷。
  3.針對具有時(shí)序特性的間歇過程,提出一種基于信息增量的模態(tài)劃分和過程監(jiān)測方法,有效改善了傳統(tǒng)模態(tài)劃分方法的不足,減弱了多PCA模型方法對于樣本服從正態(tài)分布且模型不變的限制;針對具有無序模態(tài)且頻繁切換的多模態(tài)過程,提出一種實(shí)

5、時(shí)的聯(lián)合故障檢測方法,解決了“量體裁衣”的多模型方法常因難以即時(shí)地在線辨識模態(tài)導(dǎo)致難以即時(shí)地切換監(jiān)測模型并采取適當(dāng)方法進(jìn)行監(jiān)測的問題,進(jìn)一步完善了多模態(tài)過程實(shí)時(shí)監(jiān)測方法。
  4.面向質(zhì)量相關(guān)的過程監(jiān)測問題,在分析PLS子空間分解的有效性的基礎(chǔ)上,建立了兩種直接的潛空間投影方法。針對質(zhì)量變量的主要變化由過程變量引起的情況,在對質(zhì)量變量進(jìn)行PCA分解的基礎(chǔ)上,生成質(zhì)量潛變量空間從而引導(dǎo)過程變量的分解;針對質(zhì)量變量的部分變化由過程變量

6、引起的情況,利用系統(tǒng)辨識方法求取質(zhì)量預(yù)測值,對質(zhì)量預(yù)測值進(jìn)行PCA分解,并將其推廣至非線性過程監(jiān)測中。新方法不僅模型簡單、計(jì)算代價(jià)較小而且取得了較好的效果。
  5.針對一類連續(xù)時(shí)間非均勻采樣系統(tǒng)的故障檢測問題,結(jié)合子空間辨識和等價(jià)空間技術(shù),提出了一種僅基于輸入輸出數(shù)據(jù)直接設(shè)計(jì)殘差產(chǎn)生器的方法,并用于故障檢測,能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)快速率殘差產(chǎn)生和相應(yīng)等價(jià)矩陣的降維。該方法不用辨識系統(tǒng)模型,在簡化了設(shè)計(jì)過程的同時(shí)降低了計(jì)算量,也是對數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

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