基于改進(jìn)核主元分析的化工過(guò)程故障診斷研究.pdf

1、隨著化工過(guò)程規(guī)模的不斷擴(kuò)大和流程復(fù)雜性的日益提高，有效的故障診斷是保證生產(chǎn)安全、提高產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵。對(duì)于復(fù)雜的化工過(guò)程來(lái)說(shuō)，通常具有規(guī)模大、復(fù)雜性高、變量多的特點(diǎn)，當(dāng)采用基于模型的方法和基于知識(shí)的方法時(shí)，準(zhǔn)確詳細(xì)的數(shù)學(xué)模型往往很難得到，且經(jīng)驗(yàn)知識(shí)有限，這就限制了這些方法在故障診斷中的應(yīng)用。而基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法既不需要建立復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，也不需要有準(zhǔn)確的先驗(yàn)知識(shí)，可充分利用信息技術(shù)獲取大量的實(shí)時(shí)信息，直接從過(guò)程數(shù)據(jù)入手進(jìn)

2、行故障診斷。因此深入研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法，不僅具有重要的理論意義，還具有廣闊的應(yīng)用前景。
　　 本文主要研究核主元分析算法，并針對(duì)該方法在故障診斷應(yīng)用中存在的問(wèn)題進(jìn)行深入的研究，主要工作有以下幾個(gè)方面:
　　 1.針對(duì)核主元分析方法在復(fù)雜化工過(guò)程故障診斷中存在故障源難以識(shí)別的問(wèn)題，因此本文提出一種基于核主元分析方法與最小二乘支持向量機(jī)相結(jié)合的方法，該方法運(yùn)用核主元分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在特征空間構(gòu)建T2和SPE

3、來(lái)檢測(cè)故障的發(fā)生，若有故障發(fā)生，則計(jì)算樣本的非線性主元得分向量，將其作為最小二乘支持向量機(jī)的輸入值，通過(guò)最小二乘支持向量機(jī)的分類進(jìn)行故障類型識(shí)別。TE過(guò)程的多種故障模式的仿真結(jié)果表明該方法不但能有效地識(shí)別故障，而且提高了故障檢測(cè)和故障診斷的速度。
　　 2.針對(duì)核主元分析應(yīng)用于復(fù)雜化工過(guò)程故障診斷中核矩陣較大特征向量求解困難的問(wèn)題，本文提出了一種基于隱式重啟動(dòng)精化Lanczos的核主元分析算法，該算法通過(guò)構(gòu)造對(duì)稱三對(duì)角矩陣，求解

4、其近似Ritz值，并對(duì)每個(gè)Ritz值在Krylov子空間中尋找規(guī)范化向量，以此作為核矩陣特征向量的近似，用于大樣本數(shù)據(jù)的核主元分析模型。同時(shí)將該算法應(yīng)用于FCCU動(dòng)態(tài)仿真模型，驗(yàn)證了其在復(fù)雜化工過(guò)程故障診斷中的有效性和優(yōu)越性。
　　 3.針對(duì)核主元分析法處理非線性時(shí)變化工過(guò)程故障診斷易產(chǎn)生誤報(bào)的問(wèn)題，本文提出了一種基于可變窗技術(shù)的自適應(yīng)核主元分析(Adaptive Kernel Principal Component Analy