基于MCUSUM-ICA-MSPCA的流程工業(yè)故障診斷和預(yù)測研究.pdf

1、生產(chǎn)過程的故障診斷和預(yù)測一直是流程工業(yè)系統(tǒng)關(guān)注的主要問題之一。故障診斷的目的就是通過實(shí)時的監(jiān)測生產(chǎn)過程的運(yùn)行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)不正常情況，并且找出故障原因，解決問題，使生產(chǎn)恢復(fù)到正常運(yùn)行狀態(tài)。故障診斷的方法有很多種(詳見第1.2.3節(jié))，方法的選用要考慮到不同的監(jiān)控對象及其復(fù)雜程度以及監(jiān)控效率。隨著工業(yè)生產(chǎn)過程系統(tǒng)越來越復(fù)雜，包括系統(tǒng)的時變性、非線性、大延時、強(qiáng)耦合性等特點(diǎn)，給監(jiān)控系統(tǒng)的算法使用帶來很多難題。多變量統(tǒng)計(jì)方法自從被引入到故障診

2、斷領(lǐng)域后，顯示了極強(qiáng)的生命力和適應(yīng)能力，近些年得到了廣泛的發(fā)展。
　　 本文以獨(dú)立成分分析ICA和主元分析PCA方法為基礎(chǔ)，通過分析現(xiàn)有方法的研究現(xiàn)狀，對傳統(tǒng)的PCA方法在多尺度方面做了改進(jìn)，并利用主元空間差別D作為統(tǒng)計(jì)控制指標(biāo)，更有效地提高算法對過程變化的分析與診斷能力；在對獨(dú)立成分分析方法的原理和應(yīng)用做了細(xì)致研究的基礎(chǔ)上，以田納西-伊斯曼過程為仿真平臺，對ICA方法的應(yīng)用效果和使用范圍進(jìn)行了深入探討；針對流程工業(yè)中微小故障的