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基于降噪正交自編碼器的TE過程故障診斷

發(fā)布時間:2020-04-13 08:51
【摘要】:隨著生產(chǎn)技術(shù)的不斷革新和系統(tǒng)規(guī)模的逐漸擴大,工業(yè)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜,運行過程中的任何異常都有可能帶來難以預(yù)估的安全隱患和財產(chǎn)損失。隨著工業(yè)4.0時代的來臨,生產(chǎn)系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)都將信息數(shù)據(jù)化和高效智能化,如何有效地利用與系統(tǒng)相關(guān)的數(shù)據(jù)信息,對故障做出快速準確的檢測是本文的研究重點。目前,傳統(tǒng)的過程監(jiān)控和故障診斷方法存在著諸多的限制:實際系統(tǒng)過程中的數(shù)據(jù)難以達到理想的分布狀態(tài),生產(chǎn)設(shè)備狀態(tài)難以保持恒定,還有其他復(fù)雜因素的影響如物理環(huán)境變量、傳感器測量誤差等。結(jié)合上述研究背景和需求,本文在對各種故障檢測與診斷方法進行調(diào)研后,主要圍繞基于自編碼器的故障檢測算法展開研究,并對已有算法進行改進,引入了正交性限制和降噪措施,提出了改進的自編碼器算法,并在該算法的基礎(chǔ)上進行故障檢測和診斷。本文以化工過程Tennessee Eastman仿真平臺為實驗背景,對提出的故障檢測與診斷方法進行驗證。本文的具體工作有:1)提出基于降噪正交自編碼器的故障檢測算法大型系統(tǒng)的故障診斷是一個非常復(fù)雜的任務(wù),由于傳統(tǒng)的故障診斷方法存在許多限制,只通過傳統(tǒng)的故障檢測與診斷方法的檢測效果是非常有限的。針對數(shù)據(jù)本身存在的冗余和噪聲,本文在自編碼器的基礎(chǔ)上引入正交性以及降噪措施,提出基于降噪正交自編碼器的故障檢測算法(Denoising Orthogonal Auto-Encoder,DQAE)來克服自編碼器算法的缺點并且提升對關(guān)鍵特征的提取和學習能力。在Tennessee Eastman過程仿真實驗中運用該算法進行故障檢測,實驗結(jié)果與傳統(tǒng)的故障檢測方法相比,有更低的誤報率和漏檢率,驗證了該方法的有效性和優(yōu)越性。2)提出基于多故障降噪正交自編碼器的故障診斷算法隨著系統(tǒng)的復(fù)雜化與大型化演變,不僅其故障帶來的后果非常嚴重,對于故障的維修難度以及成本也非常高。實時在線的故障診斷功能對系統(tǒng)越來越重要,同時對故障檢測與診斷的準確性和快速性的要求也越來越高。本文針對故障診斷問題,提出以DQAE算法作為特征提取子模型,針對每個故障種類訓練并融合成多故障降噪正交自編碼器的故障診斷算法(Multi-fault Denoising Orthogonal Auto-Encoder,MDQAE)。通過對模型輸出的統(tǒng)計量及其閾值進行歸一化,將測試數(shù)據(jù)統(tǒng)計量與閾值進行比較判定故障種類,從而提升故障診斷的可信度與準確度。實驗結(jié)果證明,該方案對大部分故障都有較低的誤報率和漏檢率,同時降低了其實現(xiàn)的復(fù)雜度,運行時間較短,為在線進行故障診斷提供了可能性,易于在工程中的應(yīng)用與普及。
【圖文】:

爆炸事故,總部,化學


1 研究背景及意義伴隨著工業(yè) 4.0 時代的來臨,為了能夠滿足快速更新迭代的需求,現(xiàn)代工系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)都將進行信息數(shù)據(jù)化和高效智能化的轉(zhuǎn)變,,建立具有高度、個性化與靈活性的生態(tài)模式。與此同時,現(xiàn)代工業(yè)的制造流程越來越復(fù)密,運行過程中的任何異常都可能引發(fā)故障,造成無法估計的損失。近年來越多的生產(chǎn)環(huán)節(jié)由機械取代人力,形成自動化生產(chǎn)流程。雖然生產(chǎn)率得并且人力成本下降,但由于缺少人工的操作和監(jiān)控,如果系統(tǒng)無法自動對行檢測,無法及時察覺系統(tǒng)故障并采取有效的解決措施,可能會引起嚴重和損失。由于工藝流程的工況環(huán)境多為高溫高壓,化工用品通常具有易燃易爆的屬此,化工行業(yè)中的重大事故尤為觸目驚心。2017 年 10 月,美國 TennesseeEas學總部發(fā)生大型爆炸,經(jīng)事故調(diào)查得知,事故起因是由于過量的硫化氫被空氣中從而引發(fā)了大規(guī)模的爆炸。圖 1-1 中即為事故發(fā)生當時現(xiàn)場的狀況。

故障診斷系統(tǒng),對象


上海交通大學碩士學位論文能力來提高自身的安全性和可維護性。近年來,越來越多的學者投身于故障檢測與診斷理論與應(yīng)用領(lǐng)域的研究。20 世紀中期,美國麻省理工學院 Beard 教授提出了一種故障的診斷方法:通過將硬件冗余用解析冗余取代,使系統(tǒng)自組織閉環(huán)穩(wěn)定,比較觀測器的輸出來獲取與故障有關(guān)的信息,標志著故障檢測與診斷相關(guān)研究的開端。科學技術(shù)的進步大大促進了生產(chǎn)系統(tǒng)的發(fā)展,如風力渦輪機、飛機、高速列車和機床等。圖 1-2 中給出了一些常見的故障診斷系統(tǒng)對象。機械設(shè)備的關(guān)鍵部件,由于重載、高溫、高速等復(fù)雜而惡劣的條件,不可避免地會產(chǎn)生不同程度的不同故障。傳統(tǒng)的故障檢測通常是基于系統(tǒng)模型的方法,面臨復(fù)雜系統(tǒng)和環(huán)境時有很多限制。一方面,在實際環(huán)境中的物理環(huán)境變量、生產(chǎn)設(shè)備狀態(tài)、傳感器測量誤差等多種因素的共同影響下,復(fù)雜的控制系統(tǒng)難以通過對其建立精準的物理模型進行監(jiān)控。另一方面,隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日漸成熟,生產(chǎn)系統(tǒng)的實時狀態(tài)以及工況數(shù)據(jù)(如硬件狀態(tài)參數(shù)、負載和作業(yè)環(huán)境等)得以自動被采集和保存。
【學位授予單位】:上海交通大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:TP212;TP277;TN762

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號:2625828

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