基于多分類器決策融合的故障檢測與診斷及GUI平臺設(shè)計.pdf

1、近年來，由于工業(yè)生產(chǎn)的安全和質(zhì)量要求，過程監(jiān)測已經(jīng)成為一個重要的研究領(lǐng)域，進(jìn)而出現(xiàn)了越來越多的、有效且實用的故障檢測和識別方法，不過這些單個的方法大都基于一定的條件假設(shè)，也就意味著，一種方法在一些條件下能有很好的性能而在另一些狀態(tài)下就有可能表現(xiàn)不佳。因此，本文針對單一方法的局限性，主要應(yīng)對具有線性、非線性和非高斯過程特征的情況，提出了集成多個檢測方法的決策融合系統(tǒng)，包括“所有決策”融合系統(tǒng)和“選擇決策”融合系統(tǒng);并介紹了它們的基本思想、

2、相關(guān)算法和實現(xiàn)，以及相應(yīng)的GUI平臺設(shè)計。具體包括:
　　(1)為了提高整個系統(tǒng)的多樣性，利用重采樣技術(shù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，篩選出包含更多有效信息的數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)的多樣性;并選擇可以處理非線性、非高斯、線性等不同過程特征的分類器，使得算法在應(yīng)對具有該類特點的數(shù)據(jù)時，能獲得比較好的分類性能，同時為后續(xù)的決策融合提供強(qiáng)的多樣性。最后通過實驗驗證了多樣性處理的有效性。
　　(2)提出了一種基于Dempster-Shafer證據(jù)理

3、論的“所有決策”融合系統(tǒng)，用于工業(yè)故障檢測和診斷;此外，提出一個新的衡量分類器相關(guān)程度的指標(biāo)，即相關(guān)系數(shù)指數(shù)，它由分類器的分類性能參數(shù)計算所得，用來衡量各分類器的線性相關(guān)性;最后基于新的相關(guān)系數(shù)指數(shù)，提出一種“選擇決策”融合系統(tǒng)框架，它在所有決策融合系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過過濾相關(guān)性大的其他分類器，保留最初識別故障的分類器決策參與融合。通過在Tennessee Eastman平臺上進(jìn)行仿真實驗，驗證了兩種融合框架的優(yōu)越性:減小延遲診斷時間，提

4、高診斷準(zhǔn)確率。
　　(3)在MATLAB的GUI平臺上，開發(fā)了一個基于本文算法框架的過程監(jiān)測平臺，可以實現(xiàn)在線的故障監(jiān)測和診斷，并對故障信息給予聲音和燈光的報警。它相當(dāng)于一個集成在人機(jī)接口主機(jī)上的客戶端程序，同時將包含故障檢測算法的模型庫、監(jiān)控模塊、預(yù)處理模塊全部整合在平臺內(nèi)部，并利用Access數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)統(tǒng)一管理歷史數(shù)據(jù)和系統(tǒng)信息。經(jīng)過測試表明，該平臺界面友好，通用性及擴(kuò)展性較強(qiáng)。
　　最后，對全文進(jìn)行總結(jié)，并對后續(xù)展望給