基于重構(gòu)PCA的過渡過程監(jiān)測方法研究.pdf

1、在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，往往存在多個工作模式，在兩個相鄰的工作模式之間又存在模式切換時產(chǎn)生的過渡過程，傳統(tǒng)監(jiān)測方法大多側(cè)重于監(jiān)測每個模式的狀態(tài)，忽略了過渡過程的存在從而導(dǎo)致將過渡過程誤判為過程故障的誤報。另一方面過渡過程具有動態(tài)特性，傳統(tǒng)方法大多處理的是靜態(tài)問題，沒有考慮監(jiān)測變量自身存在的自相關(guān)性，不能對過渡過程進(jìn)行有效的監(jiān)測。
　　傳統(tǒng)的基于重構(gòu)(Reconstruction)的主元分析(PCA)算法需要多次假定故障方向，并將每次假定

2、的故障方向代入重構(gòu)式中，然后采用PCA方法進(jìn)行故障檢測。由于需要進(jìn)行多次的故障方向假定，使得基于重構(gòu)的主元分析(RPCA)算法具有較大的工作量，而且RPCA算法也是一種靜態(tài)檢測方法，不能夠直接應(yīng)用到過渡過程故障檢測。
　　針對上述問題，本文主要做了以下研究工作:
　　(1)在現(xiàn)有相關(guān)技術(shù)和方法基礎(chǔ)上，提出了一種基于重構(gòu)的主元分析故障檢測改進(jìn)算法(IRPCA)用于解決過渡過程故障檢測問題。利用公共基礎(chǔ)矩陣蘊(yùn)含模式信息量豐富等特

3、點，將過渡過程起始模式和終止模式的公共基礎(chǔ)矩陣作為重構(gòu)算法的故障方向進(jìn)行重構(gòu)，重構(gòu)之后采用PCA方法進(jìn)行過渡過程監(jiān)測。此外，將本方法與傳統(tǒng)的多模式主元分析方法(MPCA)應(yīng)用到連續(xù)退火過程監(jiān)測，仿真結(jié)果表明該方法能降低誤報并提高故障檢測的準(zhǔn)確性?？梢杂行У貦z測出過渡過程的故障，具有良好的檢測效果。
　　(2)針對過渡過程的動態(tài)特性，即監(jiān)測變量當(dāng)前時刻采樣值與歷史序列值存在緊密關(guān)系的特性，根據(jù)動態(tài)隱變量思想，提出動態(tài)IRPCA(DI