【摘要】：本文中主要研究了復(fù)雜工業(yè)過(guò)程中的故障分類(lèi)問(wèn)題。當(dāng)今,工業(yè)過(guò)程變得更加大規(guī)�；�、復(fù)雜化、高耦合化。任何一個(gè)異常情況都可能被傳播和放大,從而對(duì)整個(gè)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程造成不必要的財(cái)產(chǎn)的損失和人員傷亡。因此,復(fù)雜工業(yè)過(guò)程故障分類(lèi)問(wèn)題具有很強(qiáng)的實(shí)際意義。到目前為止,基于數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)和診斷的方法得到了很好的發(fā)展。如一些多元統(tǒng)計(jì)的方法被提了出來(lái),這包括主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)和支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)等。在高維數(shù)據(jù)分類(lèi)時(shí),太多的變量將會(huì)導(dǎo)致更高的計(jì)算量。且數(shù)據(jù)中所含的噪聲也會(huì)降低分類(lèi)的準(zhǔn)確率。因此,數(shù)據(jù)降維就顯得很重要了。目前,已經(jīng)出現(xiàn)了許多數(shù)據(jù)降維的方法。例如在本文中使用的主成分分析、核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)、獨(dú)立成分分析和偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)的降維方法。本論文首先使用支持向量機(jī)和主成分分析支持向量機(jī)(Principal Component Analysis based Support Vector Machine,PCA-SVM)進(jìn)行故障分類(lèi)。由于主成分分析降維損失了分類(lèi)準(zhǔn)確率,進(jìn)而使用核主成分分析支持向量機(jī)(Kernel Principal Component Analysis based Support Vector Machine,KPCA-SVM)進(jìn)行故障分類(lèi)以提高分類(lèi)準(zhǔn)確率。在核主成分分析降維過(guò)程中應(yīng)用了核函數(shù),引入了未知參數(shù),使得計(jì)算過(guò)程變得復(fù)雜化。為了避免這一問(wèn)題,使用獨(dú)立成分分析支持向量機(jī)(Independent component analysis based support vector machine,ICA-SVM)進(jìn)行故障分類(lèi)。在研究中發(fā)現(xiàn),基于主成分分析和核主成分分析的支持向量機(jī)對(duì)復(fù)合干擾引起的故障分類(lèi)性能不佳。隨后,使用偏最小二乘法支持向量機(jī)(Partial Least Squares based support vector machine,PLS-SVM)對(duì)此類(lèi)故障進(jìn)行分類(lèi)。傳統(tǒng)的偏最小二乘法類(lèi)別編碼方法不能很好的體現(xiàn)類(lèi)別間的相關(guān)性,因此對(duì)于類(lèi)別編碼方法進(jìn)行了改進(jìn),提出了基于改進(jìn)偏最小二乘法支持向量機(jī)方法的故障分類(lèi),獲得了較好的分類(lèi)效果。
[Abstract]:In this paper, the problem of fault classification in complex industrial process is studied. Nowadays, the industrial process has become more large-scale, complex and highly coupled. Any abnormal situation may be spread and magnified, resulting in unnecessary loss of property and casualties throughout the industrial production process. Therefore, the problem of fault classification in complex industrial processes is of great practical significance. So far, data-based fault detection and diagnosis methods have been well developed. For example, some multivariate statistical methods have been proposed, including principal component analysis (Principal Component Analysis,PCA), independent component analysis (Independent Component Analysis,ICA) and support vector machine (Support Vector Machine,SVM). In the classification of high-dimensional data, too many variables will lead to higher computational complexity. And the noise contained in the data will also reduce the accuracy of classification. Therefore, data dimension reduction is very important. At present, there have been many methods of data dimension reduction. For example, the dimensionality reduction methods of principal component analysis, kernel principal component analysis (Kernel Principal Component Analysis,KPCA), independent component analysis and partial least squares (Partial Least Squares,PLS) are used in this paper. In this paper, support vector machine (SVM) and principal component analysis support vector machine (Principal Component Analysis based Support Vector Machine,PCA-SVM) are used for fault classification. Because the dimension reduction of principal component analysis loses the classification accuracy, the kernel principal component analysis support vector machine (Kernel Principal Component Analysis based Support Vector Machine,KPCA-SVM) is used for fault classification to improve the classification accuracy. The kernel function is applied to the dimension reduction process of kernel principal component analysis, and the unknown parameters are introduced, which complicates the calculation process. In order to avoid this problem, independent component analysis support vector machine (Independent component analysis based support vector machine,ICA-SVM) is used for fault classification. It is found that the support vector machine based on principal component analysis and kernel principal component analysis has poor performance in fault classification caused by compound interference. Then, the partial least square support vector machine (Partial Least Squares based support vector machine,PLS-SVM) is used to classify this kind of faults. The traditional partial least square class coding method can not reflect the correlation between categories well, so the category coding method is improved, and the fault classification based on improved partial least square support vector machine method is proposed, and good classification effect is obtained.
【學(xué)位授予單位】：渤海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

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10 侯澍e，

本文編號(hào)：2507490