本文關(guān)鍵詞：基于時序模型的閉環(huán)工業(yè)系統(tǒng)的故障監(jiān)測

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【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和進步,現(xiàn)代工業(yè)的生產(chǎn)流程變得越來越復(fù)雜。這些復(fù)雜的工業(yè)過程一旦發(fā)生事故,不僅給生產(chǎn)帶來巨大的財產(chǎn)損失,而且會嚴(yán)重威脅社會安全。因此,提高工業(yè)過程的可靠性和可維護性是一件非常重要的事情。工業(yè)過程的故障監(jiān)測技術(shù)可以有效地提高系統(tǒng)的可靠性和可維護性,提高經(jīng)濟效益,降低事故風(fēng)險。統(tǒng)計過程控制(SPC)技術(shù)是一類重要的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障監(jiān)測方法,它廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)過程的故障監(jiān)測。 為了保證過程的穩(wěn)定性,在現(xiàn)代工業(yè)過程中加入了反饋控制技術(shù)用于減小外界因素的影響。反饋控制器會削弱故障的影響,因而統(tǒng)計過程監(jiān)測技術(shù)對反饋控制系統(tǒng)的監(jiān)測能力會隨之減弱。因此,針對反饋控制系統(tǒng),發(fā)展有效的統(tǒng)計過程監(jiān)測技術(shù)具有重大的研究意義。本文提出了基于時序模型的反饋控制系統(tǒng)的故障監(jiān)測方法。和傳統(tǒng)的統(tǒng)計過程監(jiān)測技術(shù)相比,本文提出的方法具有較低的漏檢率和較快的監(jiān)測率。本文研究的內(nèi)容具體如下： 提出了帶有批間控制器的批次過程的故障監(jiān)測方法,分析了指數(shù)加權(quán)移動平均(EWMA)和雙指數(shù)加權(quán)移動平均(DEWMA)控制器對帶有時延的批次過程的影響,采用基于數(shù)據(jù)的時序模型來描述過程的輸入輸出關(guān)系,然后用改進的參數(shù)重置遞推最小二乘法(PRELS)實時地辨識這兩個時序模型的系數(shù),用動態(tài)主元分析(DPCA)監(jiān)測經(jīng)PRELS辨識后的系數(shù),實現(xiàn)故障監(jiān)測,最后用影響矩陣分離出故障。 考慮了一般的反饋控制系統(tǒng),分析了傳統(tǒng)SPC對反饋控制系統(tǒng)監(jiān)測時產(chǎn)生的一些問題,提出了一種統(tǒng)計實時監(jiān)測技術(shù)。采用時序模型來描述一般的反饋控制系統(tǒng),證明了采用遞推最小二乘法(RELS)辨識的時序模型系數(shù)是平穩(wěn)的,從理論上說明統(tǒng)計過程監(jiān)測技術(shù)可以直接用于監(jiān)測時序模型的系數(shù)。 研究了帶有時延的一般反饋控制系統(tǒng),分析了設(shè)定點不變和時變兩種情況�？紤]了時序模型的不唯一性,提出了基于自適應(yīng)最小絕對收縮選擇算子(LASSO)的時延辨識方法。利用LASSO得到時延和時序模型的自回歸(AR)項之后,根據(jù)最小方差指標(biāo)和AR項的最大根得到系統(tǒng)的穩(wěn)定性指標(biāo)和控制器性能指標(biāo)。最后采用統(tǒng)計過程監(jiān)測技術(shù)來實時監(jiān)測這些指標(biāo)。 提出了二維動態(tài)批次過程的建模和故障監(jiān)測方法,分析了批次過程的二維動態(tài)性,采用二維的時間序列模型來描述二維動態(tài)批次過程,并利用改進的二維自適應(yīng)LASSO方法辨識批次過程的二維時序模型。最后在內(nèi)部矩陣和二維時間序列模型的基礎(chǔ)上提出了二維動態(tài)批次過程的穩(wěn)定性評價指標(biāo),并利用控制圖來監(jiān)測這些穩(wěn)定性指標(biāo)。 最后,對本文進行了歸納和總結(jié),并給出了未解決的問題和今后研究的方向。
【關(guān)鍵詞】：統(tǒng)計過程控制技術(shù) 反饋控制技術(shù) 時間序列模型 自適應(yīng)LASSO
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP277
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-25
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-18
• 1.3 預(yù)備知識18-22
• 1.4 論文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排22-25
• 2 帶有批間控制器的批次過程的故障監(jiān)測25-46
• 2.1 引言25-26
• 2.2 帶有時延和EWMA的批次過程的故障監(jiān)測26-32
• 2.3 帶有時延和DEWMA的批次過程的故障監(jiān)測32-34
• 2.4 批次過程的故障監(jiān)測方法34-35
• 2.5 仿真35-45
• 2.6 本章小結(jié)45-46
• 3 帶有反饋控制器的一般過程的故障監(jiān)測46-66
• 3.1 引言46-47
• 3.2 一般反饋控制系統(tǒng)的時間序列模型47-48
• 3.3 時序模型系數(shù)的平穩(wěn)性分析48-50
• 3.4 基于時序模型系數(shù)的故障監(jiān)測方法50-51
• 3.5 仿真51-65
• 3.6 本章小結(jié)65-66
• 4 基于自適應(yīng)LASSO的反饋控制系統(tǒng)的多指標(biāo)故障監(jiān)測66-91
• 4.1 引言66-67
• 4.2 設(shè)定點不變的反饋控制系統(tǒng)67-68
• 4.3 設(shè)定點變化的反饋控制系統(tǒng)68-69
• 4.4 多指標(biāo)故障監(jiān)測方法69-75
• 4.5 仿真75-90
• 4.6 本章小結(jié)90-91
• 5 二維動態(tài)批次過程的建模和故障監(jiān)測91-111
• 5.1 引言91-92
• 5.2 基于自適應(yīng) LASSO 的 2D-ARMA 模型辨識92-94
• 5.3 二維動態(tài)批次過程的穩(wěn)定性分析94-100
• 5.4 二維動態(tài)批次過程的建模和穩(wěn)定性監(jiān)測方法100
• 5.5 仿真100-109
• 5.6 本章小結(jié)109-111
• 6 總結(jié)與展望111-114
• 6.1 全文總結(jié)111-112
• 6.2 論文的主要創(chuàng)新點112
• 6.3 展望112-114
• 致謝114-116
• 參考文獻116-126
• 附錄Ⅰ 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表和投稿論文目錄126-127
• 附錄Ⅱ 攻讀博士學(xué)位期間參與的科研項目127-128
• 附錄Ⅲ 公開發(fā)表和投稿的學(xué)術(shù)論文與博士學(xué)位論文的關(guān)系128

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本文編號：772057