【摘要】：隨著工業(yè)過程越來越復雜,人們對生產(chǎn)的穩(wěn)定性、高效性和安全性的要求日益提高,故障診斷方法越來越受到重視。為了更準確、及時的診斷復雜工業(yè)過程中的故障,就必須研究更完善的故障診斷理論與方法。 本文首先簡單介紹了故障診斷技術(shù)的發(fā)展,闡述了故障診斷的方法及其類型。詳細介紹了基于數(shù)據(jù)的故障診斷方法中的主元分析法(PCA),并分析了其在處理非線性數(shù)據(jù)時的不足。為了對帶有非線性的大規(guī)模過程進行更好的故障監(jiān)控與診斷,本文結(jié)合了核方法與多塊方法,提出了基于多塊核主元分析(MBKPCA)和多塊核偏最小二乘法(MBKPLS)的故障診斷方法。 當工業(yè)過程數(shù)據(jù)具有非線性時,多塊的核方法可以提供好的故障診斷性能。本文還提出了多塊的核方法中塊SPE與塊T2統(tǒng)計量的定義,以此來進行故障診斷�；贛BKPCA的故障診斷方法被應(yīng)用在田納西伊斯曼過程來進行故障檢測與診斷。針對已知輸入輸出的情況,將基于MBKPLS的故障診斷方法應(yīng)用到連退過程的故障診斷中去。診斷的結(jié)果驗證了本文提出的方法的有效性。
【圖文】：

這里聲隨著時間k變化，刀=場+k如。取刀。二0.999，如=一0.0040從k一50開始，正常和異常的xZ曲線就分開了，如圖2.4所示。PCA和KPCA對此故障的監(jiān)控結(jié)果在圖2.5中。由圖可知，PCA生成的SPE圖對此故障沒有任何響應(yīng)，而KPCA的SPE圖清晰地反應(yīng)出故障的存在。廠廠伙伙圖2.5變量x，故障示意FigZ， 5Faultonx。一18一

這里聲隨著時間k變化，刀=場+k如。取刀。二0.999，，如=一0.0040從k一50開始，正常和異常的xZ曲線就分開了，如圖2.4所示。PCA和KPCA對此故障的監(jiān)控結(jié)果在圖2.5中。由圖可知，PCA生成的SPE圖對此故障沒有任何響應(yīng)，而KPCA的SPE圖清晰地反應(yīng)出故障的存在。廠廠伙伙圖2.5變量x，故障示意FigZ， 5Faultonx。一18一
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：TH165.3

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