本文關(guān)鍵詞：一種基于聚類技術(shù)的選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《浙江大學(xué)》 2011年

基于多模型決策融合的空分過程故障檢測(cè)與預(yù)報(bào)

盧斌彰  

【摘要】：空分裝備是冶金、化工、石油、城市市政工程、醫(yī)療和航空航天等現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域中廣泛采用的大型裝備。提高空分裝置運(yùn)行穩(wěn)定性、減少故障,能有效地提高空分生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益,是空分企業(yè)在生產(chǎn)中的重要工作之一。故障檢測(cè)與預(yù)報(bào)對(duì)于降低生產(chǎn)事故、提高生產(chǎn)績(jī)效、減少經(jīng)濟(jì)損失、增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力等都具有重要的意義。為空分系統(tǒng)建立故障檢測(cè)與預(yù)報(bào)系統(tǒng),能夠有效利用空分生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)信息,及時(shí)檢測(cè)乃至提前預(yù)報(bào)故障的發(fā)生,確保空分生產(chǎn)穩(wěn)定高效。 本文在綜述了故障檢測(cè)和預(yù)報(bào),尤其是空分過程故障檢測(cè)和預(yù)報(bào)的研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,首先研究了主元分析/動(dòng)態(tài)主元分析(PCA/DPCA)、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成等常用于故障檢測(cè)與預(yù)報(bào)的非參數(shù)模型監(jiān)控的方法,并將這幾種方法用于空分生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的仿真研究,仿真結(jié)果表明,三種方法從不同方面描述空分過程的運(yùn)行特點(diǎn)并依此作出各自的決策結(jié)果,在故障報(bào)警率、誤報(bào)率和預(yù)報(bào)提前量上各有優(yōu)劣。 為了進(jìn)一步提高故障檢測(cè)和預(yù)報(bào)的可靠性和準(zhǔn)確性,本文將數(shù)據(jù)融合技術(shù)引入到工業(yè)過程狀態(tài)監(jiān)控與故障預(yù)報(bào)領(lǐng)域,并結(jié)合上述三種非參數(shù)模型監(jiān)控的方法,提出了多模型決策融合的故障檢測(cè)與預(yù)報(bào)方法,分別提出了基于分批估計(jì)與加權(quán)平均、Bayes推理、空間變換的三種多模型決策融合方法。分析了三種方法的原理和特點(diǎn),結(jié)合空分過程的特性,分別建立了基于這三種方法的多模型決策融合氮塞故障檢測(cè)與預(yù)報(bào)模型。仿真結(jié)果表明采用數(shù)據(jù)融合算法實(shí)現(xiàn)多模型監(jiān)控可以充分利用各個(gè)模型之間的互補(bǔ)和冗余,比單一模型監(jiān)控更加可靠、準(zhǔn)確、快速。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TQ116.11
【目錄】：

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9 萬亞平;基于P2P的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)可靠性及故障檢測(cè)研究[D];華中科技大學(xué);2010年

10 范玉剛;基于Kernel的機(jī)器學(xué)習(xí)在建模與分類問題的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2006年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 盧斌彰;基于多模型決策融合的空分過程故障檢測(cè)與預(yù)報(bào)[D];浙江大學(xué);2011年

2 陳勤;智能容錯(cuò)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2004年

3 李登;飛行控制系統(tǒng)故障檢測(cè)理論研究及軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];西北工業(yè)大學(xué);2003年

4 張振;基于解析冗余的非線性系統(tǒng)故障診斷方法研究[D];南京理工大學(xué);2005年

5 張華;某型號(hào)火箭炮故障檢測(cè)與診斷專家系統(tǒng)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2004年

6 蔡強(qiáng);基于心跳故障檢測(cè)器的原子提交問題解決方案[D];廈門大學(xué);2006年

7 李學(xué)聰;基于組合導(dǎo)航系統(tǒng)的故障檢測(cè)與診斷技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2004年

8 劉峰;基于虛擬儀器的五七高炮隨動(dòng)系統(tǒng)故障檢測(cè)技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2003年

9 劉鋒;小波變換在輸電線路故障檢測(cè)與測(cè)距中的應(yīng)用研究[D];西安理工大學(xué);2005年

10 李碧蓉;故障管理系統(tǒng)中故障檢測(cè)與事件關(guān)聯(lián)技術(shù)的研究[D];華中師范大學(xué);2001年

  本文關(guān)鍵詞：一種基于聚類技術(shù)的選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：150274