基于經(jīng)驗似然的早期故障檢測及應用研究.pdf

1、由于設備的腐蝕與磨損、催化劑性能的緩慢變化等原因，生產(chǎn)系統(tǒng)及設備在發(fā)生損壞、危險之前通常會出現(xiàn)早期故障特征。早期故障具有微小、緩變等特點，若能及早準確地檢測到早期故障，就能夠有更多的故障處理時間，避免生產(chǎn)事故，因此與常規(guī)的故障檢測相比，早期故障檢測具有更重要的意義和實現(xiàn)難度。
　　本文首先研究了基于經(jīng)驗似然的靜態(tài)過程故障檢測方法。利用設備或過程正常運行時采集到的數(shù)據(jù)建立監(jiān)控模型，對測量數(shù)據(jù)采用滑窗原理獲取固定長度的樣本子集，對每個

2、樣本子集求似然函數(shù)值，根據(jù)其是否超出置信限判定是否存在故障。該方法將單樣本檢驗問題轉化為分布檢驗問題，適用于一階統(tǒng)計量發(fā)生變化的靜態(tài)過程。仿真模型及齒輪箱的應用結果表明，該方法與傳統(tǒng)主成分分析方法（PCA）相比，對早期故障具有更高的靈敏度。
　　為擴展經(jīng)驗似然法的應用范圍，本文進一步提出了基于經(jīng)驗似然的改進統(tǒng)計模式分析方法。對傳統(tǒng)的統(tǒng)計模式分析方法（SPA）進行改進，分別對測量數(shù)據(jù)的各階統(tǒng)計量如方差、峰度等利用經(jīng)驗似然法建立監(jiān)控模

3、型。檢測出故障之后，再對各變量的相應統(tǒng)計量進行分析比較，從而分離出故障變量，提高故障檢測的全面性與準確性。在Tennessee-Eastman（TE）過程的應用結果表明該方法較傳統(tǒng)的SPA方法具有更好的檢測效果，適用于監(jiān)控復雜的多變量靜態(tài)過程。
　　最后，針對具有動態(tài)特性的過程，提出了基于經(jīng)驗似然的動態(tài)過程監(jiān)控方法。利用卡爾曼濾波將測量數(shù)據(jù)分解，對獲得的估計值與殘差分別基于經(jīng)驗似然法進行檢測。高爐冶煉過程中應用結果表明此方法在誤報