隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展以及工業(yè)4.0等理念的推廣,現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程更趨向于自動(dòng)化、集成化、復(fù)雜化和智能化。在對(duì)此類(lèi)復(fù)雜的工業(yè)過(guò)程進(jìn)行故障檢測(cè)時(shí),傳統(tǒng)故障檢測(cè)方法已不再適用。近幾年,傳感器技術(shù)和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)存儲(chǔ)技術(shù)快速發(fā)展,工業(yè)過(guò)程中大量的過(guò)程數(shù)據(jù)得以保存。在這種情況下,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障檢測(cè)方法迅速發(fā)展并且被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代工業(yè)的過(guò)程監(jiān)控�；跀�(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的過(guò)程故障檢測(cè)是一個(gè)較大的概念,包括多種故障檢測(cè)方法,多元統(tǒng)計(jì)分析是其一個(gè)重要分支,目前其應(yīng)用也最為廣泛。本文的研究主要圍繞多元統(tǒng)計(jì)分析方法展開(kāi),主要內(nèi)容如下:(1)針對(duì)傳統(tǒng)故障檢測(cè)中T2統(tǒng)計(jì)量超限而SPE統(tǒng)計(jì)量未超限這一情況,提出一種改進(jìn)動(dòng)態(tài)主元分析算法。該方法利用主元相關(guān)變量殘差統(tǒng)計(jì)量代替?zhèn)鹘y(tǒng)的平方預(yù)測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)量,能提供更詳細(xì)與主元相關(guān)的過(guò)程變量信息,可以有效識(shí)別出T2統(tǒng)計(jì)量超限的原因。(2)針對(duì)核主元分析方法的核矩陣K的計(jì)算耗時(shí)以及在檢測(cè)過(guò)程中對(duì)于一些小擾動(dòng)引起的過(guò)程故障易出現(xiàn)的誤報(bào)問(wèn)題,提出一種改進(jìn)核主元分析方法。該方法引入不可區(qū)分度與特征向量選擇的概念,利用不可區(qū)分度去除原來(lái)變量樣本中的相關(guān)度較小的變量減小誤報(bào)率,利用特征向量選擇減少特征樣...

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 過(guò)程監(jiān)控概述
        1.2.1 過(guò)程監(jiān)控的內(nèi)容
        1.2.2 過(guò)程監(jiān)控的方法分類(lèi)
    1.3 多元統(tǒng)計(jì)分析方法的研究現(xiàn)狀
    1.4 亟待解決的問(wèn)題
    1.5 本章小結(jié)
第二章 蒸餾塔半實(shí)物仿真模型
    2.1 半實(shí)物仿真技術(shù)
        2.1.1 半實(shí)物仿真平臺(tái)結(jié)構(gòu)
        2.1.2 半實(shí)物仿真平臺(tái)在故障檢測(cè)的應(yīng)用
    2.2 蒸餾塔
        2.2.1 蒸餾塔工藝分析
        2.2.2 蒸餾塔的工藝參數(shù)
        2.2.3 蒸餾塔的典型故障
    2.3 傳統(tǒng)監(jiān)控方法
        2.3.1 傳統(tǒng)監(jiān)控方法及其不足
        2.3.2 單變量統(tǒng)計(jì)監(jiān)控
    2.4 本章小結(jié)
第三章 動(dòng)態(tài)主元分析及其改進(jìn)方法
    3.1 主元分析方法
        3.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.1.2 主元分析基本原理
        3.1.3 主元個(gè)數(shù)選擇
        3.1.4 統(tǒng)計(jì)量
        3.1.5 主元分析的故障檢測(cè)過(guò)程
    3.2 動(dòng)態(tài)主元分析方法
        3.2.1 動(dòng)態(tài)主元分析基本原理
        3.2.2 動(dòng)態(tài)主元分析的故障檢測(cè)過(guò)程
    3.3 PCA與DPCA在半實(shí)物仿真平臺(tái)蒸餾塔過(guò)程的故障檢測(cè)
    3.4 改進(jìn)動(dòng)態(tài)主元分析方法
        3.4.1 主元相關(guān)變量殘差統(tǒng)計(jì)量
        3.4.2 改進(jìn)動(dòng)態(tài)主元分析的故障檢測(cè)過(guò)程
    3.5 改進(jìn)DPCA在半實(shí)物仿真平臺(tái)蒸餾塔過(guò)程的故障檢測(cè)
    3.6 本章小結(jié)
第四章 核主元分析方法及其改進(jìn)方法
    4.1 核主元分析方法
        4.1.1 核主元分析方法的基本原理
        4.1.2 核函數(shù)的選擇
        4.1.3 核主元分析監(jiān)控指標(biāo)
        4.1.4 核主元分析的故障檢測(cè)過(guò)程
    4.2 PCA、DPCA與KPCA在半實(shí)物仿真平臺(tái)蒸餾塔過(guò)程的故障檢測(cè)
    4.3 改進(jìn)核主元分析方法
        4.3.1 不可區(qū)分度
        4.3.2 特征向量選擇
        4.3.3 改進(jìn)KPCA方法的故障檢測(cè)過(guò)程
    4.4 改進(jìn)KPCA在半實(shí)物仿真平臺(tái)蒸餾塔過(guò)程的故障檢測(cè)
    4.5 監(jiān)控仿真平臺(tái)
        4.5.1 基于Matlab的故障檢測(cè)方法
        4.5.2 蒸餾塔故障檢測(cè)監(jiān)控平臺(tái)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和科研情況說(shuō)明
致謝



本文編號(hào)：3912713