本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的化工過程故障監(jiān)測與診斷研究

  更多相關文章： 小波變換 多尺度主元分析 自適應的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡 過程監(jiān)測 故障診斷

【摘要】：隨著現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程的大型化和復雜化，迫切需要提高工業(yè)生產(chǎn)過程系統(tǒng)的可靠性和安全性，使得事故發(fā)生甚至系統(tǒng)崩潰所造成的經(jīng)濟損失得以避免，因此能夠準確及時的檢測，診斷和消除故障成為研究的重點之一，并且具有重要的現(xiàn)實意義。 復雜的工業(yè)過程中精確的數(shù)學模型很難建立，但過程數(shù)據(jù)很容易獲得，因此對基于數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的研究具有重要的理論價值和廣泛的應用價值。目前，，隨著控制理論、信息技術等領域的逐漸發(fā)展，過程的故障診斷技術也得到了更加深入的發(fā)展。 本文的主要研究內(nèi)容是以小波分析和主元分析(Prineipal Component Analysis,PCA)的基本理論為基礎，將主元分析PCA去線性變量相關性的能力與小波變換提取變量局部特征和近似分解變量自相關性的能力綜合起來，提出一種改進的多尺度主元分析算法(Multiscale Principal Component Analysis, MSPCA)用于化工過程故障監(jiān)測。在此基礎上，對檢測到的故障進行進一步診斷，提出一種統(tǒng)計學方法和模式識別方法(即自適應的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(ANFIS))相結(jié)合的故障診斷新策略。該方法通過MSPCA對數(shù)據(jù)進行特征提取，然后將特征值輸入ANFIS分類器進行故障識別與診斷。完成的具體工作如下： (1)基于改進MSPCA的故障監(jiān)測 針對化工過程中難以監(jiān)測到的較小偏移性故障，提出了一種改進MSPCA的故障監(jiān)測算法。首先利用小波閾值去噪的方法，消除原始過程數(shù)據(jù)中的大部分高頻隨機噪聲，使得數(shù)據(jù)不受噪聲的影響，然后利用小波分解將去噪后的數(shù)據(jù)分解成逼近系數(shù)和細節(jié)系數(shù)，分別在各個尺度上建立主元分析模型，對各個尺度小波系數(shù)消噪并重構(gòu)得到綜合尺度的故障監(jiān)測模型。通過對化工過程—TE過程的仿真研究，驗證了該方法的可行性和有效性。與傳統(tǒng)PCA方法和傳統(tǒng)MSPCA相比，改進MSPCA方法能有效、及時地監(jiān)測到過程中的緩變故障。 (2)基于MSPCA-ANFIS的故障診斷 當故障被檢測到后，需要進一步對故障進行識別與診斷。為此，本文提出一種基于MSPCA-ANFIS的故障診斷新策略。該方法采用前述MSPCA方法提取的特征作為ANFIS分類器的輸入，然后用ANFIS分類器進行故障識別。通過特征提取將高維的輸入變量轉(zhuǎn)變成低維的，同時保留重要的特征信息用于故障診斷。ANFIS是一個多輸入單輸出的系統(tǒng)，如果只用一個ANFIS分類器對所有故障進行診斷，這樣會增加網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的復雜性和降低診斷能力。因此，本文采用多個ANFIS分類器進行故障診斷，以此提高故障診斷的速度和有效性，同時降低了算法的復雜度，易于工業(yè)實現(xiàn)。通過對TE過程的仿真研究，驗證了該方法的可行性和有效性。
【關鍵詞】：小波變換 多尺度主元分析 自適應的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡 過程監(jiān)測 故障診斷
【學位授予單位】：內(nèi)蒙古工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.1.1 故障的基本含義9-10
• 1.1.2 故障診斷的研究內(nèi)容10
• 1.2 故障診斷方法介紹10-12
• 1.2.1 定性分析方法11
• 1.2.2 定量分析方法11-12
• 1.3 多元統(tǒng)計過程監(jiān)測研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3.1 傳統(tǒng)的多元統(tǒng)計分析方法12-13
• 1.3.2 傳統(tǒng)方法的改進13-15
• 1.4 本文的研究內(nèi)容15-17
• 第二章 數(shù)據(jù)驅(qū)動方法理論17-27
• 2.1 小波分析法17-21
• 2.1.1 小波變換的原理17-21
• 2.2 主成分分析21-23
• 2.2.1 主元分析理論22-23
• 2.2.2 主元分析的幾何闡述23
• 2.3 自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡23-26
• 2.3.1 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)24-25
• 2.3.2 學習算法25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于改進 MSPCA 的故障監(jiān)測27-39
• 3.1 引言27
• 3.2 小波閾值去噪27-29
• 3.3 多尺度主元分析29
• 3.4 改進多尺度主元分析29-31
• 3.5 仿真實驗研究31-37
• 3.5.1 Tennessee Eastman 過程描述31-33
• 3.5.2 數(shù)據(jù)集33
• 3.5.3 監(jiān)測結(jié)果分析與討論33-37
• 3.6 本章小結(jié)37-39
• 第四章 基于 MSPCA-ANFIS 的故障診斷39-49
• 4.1 引言39
• 4.2 MSPCA-ANFIS 故障診斷策略39-41
• 4.2.1 離線建模40-41
• 4.2.2 在線診斷41
• 4.3 TE 過程仿真實驗研究41-48
• 4.3.1 故障 1 的診斷41-43
• 4.3.2 故障 5 的診斷43-45
• 4.3.3 其他故障診斷情況45-47
• 4.3.4 故障診斷算法的性能評估47-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第五章 總結(jié)和展望49-51
• 5.1 結(jié)論49-50
• 5.2 未來的工作展望50-51
• 參考文獻51-56
• 致謝56-57
• 作者簡介57-58

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本文編號：521843