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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代工業(yè)過程系統(tǒng)的日益大型化和復(fù)雜化,為避免事故發(fā)生甚至系統(tǒng)崩潰造成的巨大經(jīng)濟(jì)損失,對控制系統(tǒng)的可靠性和安全性提出了更高的要求。因此,研究和開發(fā)具有集監(jiān)控、檢測、分離和診斷功能于一身的故障診斷系統(tǒng)已經(jīng)成為工廠綜合自動化發(fā)展的迫切需要,對這一問題進(jìn)行研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。同時,隨著DCS和計(jì)算機(jī)技術(shù)在過程工業(yè)中的廣泛應(yīng)用,大量的過程數(shù)據(jù)被采集并被存儲下來,但是這些包含過程運(yùn)行狀態(tài)信息的數(shù)據(jù)并沒有被有效地利用,以致出現(xiàn)了所謂
2、的“數(shù)據(jù)豐富,信息匾乏”的現(xiàn)象。如何將這些存儲的數(shù)據(jù)變?yōu)橛杏玫男畔?,并結(jié)合領(lǐng)域?qū)<业慕?jīng)驗(yàn)知識,從中總結(jié)過程運(yùn)行的深層次信息,從而利用這些信息提高過程監(jiān)控和故障診斷能力,是目前過程控制領(lǐng)域迫切需要解決的問題之一。
本文在介紹基于多變量統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及專家系統(tǒng)的故障診斷方法的基礎(chǔ)上,研究了各種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法。
首先在TE過程平臺上實(shí)現(xiàn)了核主元分析的故障檢測。通過核函數(shù)將變量由非線性的輸入空間轉(zhuǎn)換到線
3、性的特征空間,構(gòu)造T2和平方預(yù)報誤差(SPE)統(tǒng)計(jì)量檢測故障的發(fā)生。并將利用這一方法得到的檢測結(jié)果與利用PCA監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行對比研究,仿真結(jié)果表明,與PCA檢測結(jié)果相比,KPCA具有更好的效果。
在此基礎(chǔ)上,提出一種利用核主元分析進(jìn)行故障識別的方法。該方法為首先利用計(jì)算核函數(shù)偏導(dǎo)的方法來計(jì)算各個原始變量對于T2和SPE統(tǒng)計(jì)量的貢獻(xiàn)率,然后在此統(tǒng)計(jì)量基礎(chǔ)上提出使用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)對故障進(jìn)行分類和診斷。利用此種方法所得到的
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