本文關(guān)鍵詞：基于軌跡分析的工業(yè)過程建模與故障檢測

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【摘要】：現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程中,過程監(jiān)測技術(shù)對于保證過程正常運(yùn)行,提升產(chǎn)品質(zhì)量有著重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。隨著工業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜化和大規(guī)模化,過程的機(jī)理模型往往難以獲得,而由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和集散控制系統(tǒng)的應(yīng)用,從生產(chǎn)中采集到的過程數(shù)據(jù)越來越豐富,這些工業(yè)大數(shù)據(jù)中包含了大量與過程運(yùn)行相關(guān)的重要信息。因此,如何從海量數(shù)據(jù)中提取過程特征和有效信息,并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)過程建模和在線實(shí)時(shí)監(jiān)測,成為了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的過程監(jiān)測技術(shù)的研究熱點(diǎn)。近幾十年來,針對實(shí)際生產(chǎn)過程中的各種監(jiān)測需求,在多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)測領(lǐng)域涌現(xiàn)出了大量研究成果。傳統(tǒng)的多變量統(tǒng)計(jì)方法往往基于過程數(shù)據(jù)的理想情況假設(shè),因而在實(shí)際過程中的應(yīng)用受到了限制。針對工業(yè)大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)性、非線性、非高斯性和隨機(jī)性等復(fù)雜特性,本文通過分析過程數(shù)據(jù)的變化軌跡,以過程的動(dòng)態(tài)性為主要切入點(diǎn),將批次過程和連續(xù)過程作為研究對象,解決過程監(jiān)測技術(shù)在實(shí)際生產(chǎn)過程中面臨的一系列問題。(1)針對批次過程的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)性和批次數(shù)據(jù)不等長等問題,提出了一種以軌跡分析為主要思想的動(dòng)態(tài)建模和故障檢測方法。通過局部差分計(jì)算構(gòu)造軌跡向量,同時(shí)利用即時(shí)學(xué)習(xí)方法搜索并提取相似軌跡,實(shí)現(xiàn)在線多變量統(tǒng)計(jì)監(jiān)測模型的更新和故障檢測,改進(jìn)了批次過程動(dòng)態(tài)故障檢測技術(shù)并解決了歷史數(shù)據(jù)缺陷等問題。在實(shí)際應(yīng)用過程中,由于基于軌跡向量的方法提取了過程的變化軌跡和趨勢,對于動(dòng)態(tài)過程有較好的故障檢測效果,同時(shí)避免了數(shù)據(jù)不等長和數(shù)據(jù)缺失等問題對在線監(jiān)測的干擾。(2)針對批次過程模態(tài)間過渡階段的復(fù)雜數(shù)據(jù)特性,提出了一種基于局部軌跡分析和PLS-SVDD算法的過程建模和故障檢測方法。由于批次過程模態(tài)間的過渡階段數(shù)據(jù)特性十分復(fù)雜,除了包含強(qiáng)自相關(guān)性之外,還包含非高斯性和非線性等其他復(fù)雜特性。同時(shí),由于該階段的質(zhì)量指標(biāo)對于過程前后模態(tài)的正常運(yùn)行有著重要的指導(dǎo)意義,因此對其進(jìn)行質(zhì)量相關(guān)的故障檢測是十分必要的。為此,通過對局部數(shù)據(jù)軌跡和分布的分析辨識出過渡階段并建立對應(yīng)的PLS-SVDD模型,在利用回歸模型實(shí)現(xiàn)質(zhì)量相關(guān)的故障檢測的同時(shí),消除了數(shù)據(jù)非高斯性對統(tǒng)計(jì)量構(gòu)造和故障檢測的影響。在對批次過程進(jìn)行全局故障檢測時(shí),通過對過渡階段進(jìn)行單獨(dú)的局部建模和在線故障檢測,可以使監(jiān)測結(jié)果更為可靠。(3)針對批次過程監(jiān)測中遇到的過程隨機(jī)性和不確定性問題,提出了一種基于隨機(jī)優(yōu)化和軌跡分析的故障檢測方法。考慮到過程的動(dòng)態(tài)性以及質(zhì)量相關(guān)故障檢測的需求,以隨機(jī)優(yōu)化算法為主要思想,計(jì)算包含隨機(jī)參數(shù)的最優(yōu)歷史質(zhì)量軌跡作為故障檢測的參照軌跡。與此同時(shí),由于通過傳感器采集到的歷史數(shù)據(jù)可能包含缺失數(shù)據(jù)或面對總批次數(shù)較少的問題,引入bagging算法對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣并構(gòu)造出包含獨(dú)立最優(yōu)質(zhì)量軌跡的多個(gè)監(jiān)測子模型,并分別設(shè)計(jì)對應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量。在線監(jiān)測階段,通過將各個(gè)子模型的故障檢測結(jié)果利用集成學(xué)習(xí)方法進(jìn)行決策融合,最終實(shí)現(xiàn)質(zhì)量相關(guān)的在線故障檢測。通過引入隨機(jī)優(yōu)化的概念,在考慮過程動(dòng)態(tài)性和質(zhì)量相關(guān)故障檢測等普遍問題的同時(shí),消除了過程隨機(jī)性和不確定性對故障檢測的影響,相比傳統(tǒng)方法在實(shí)際生產(chǎn)過程中有更好的監(jiān)測效果和應(yīng)用價(jià)值。最后,將本文提出的基于軌跡分析思想的故障檢測方法與實(shí)際工業(yè)中的連續(xù)過程結(jié)合,并進(jìn)行了效果驗(yàn)證。結(jié)果表明,該方法的實(shí)際監(jiān)測效果較好,有著良好的應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP274

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本文編號：1288490