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文檔簡介
1、工業(yè)過程自動(dòng)控制系統(tǒng)不斷朝著大型化、復(fù)雜化方向發(fā)展??刂葡到y(tǒng)一旦發(fā)生故障,很難通過單變量監(jiān)測方法指示出來。若故障繼續(xù)發(fā)展可能造成經(jīng)濟(jì)損失,甚至人員傷亡。因此,除了對工業(yè)過程實(shí)施良好的控制以外,研究過程監(jiān)測與故障診斷方法同樣重要。
本文以田納西—伊斯曼(TE)過程作為研究背景,進(jìn)行基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法在過程監(jiān)測與故障診斷領(lǐng)域的研究。論文將從以下幾方面展開:
(1)在核主元分析(KPCA)理論基礎(chǔ)上,引入核熵主元分析(KEC
2、A)原理及其空間變換方法,比較了KECA與KPCA的異同,并通過聚類試驗(yàn)進(jìn)行了分析驗(yàn)證。
(2)采用基于KECA和WT-KECA(小波去噪結(jié)合KECA)的故障診斷方法。通過引入Epanechnikov核函數(shù)參與高維映射過程,大幅降低了故障檢出率對核尺寸參數(shù)的敏感度,提高了該方法的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
(3)定義了核熵主元空間相似度指標(biāo),提出一種新的基于核熵主元空間相似度的故障診斷方法,通過相關(guān)試驗(yàn)證明該方法具有較好的故障診
3、斷能力。
(4)引入一種基于TE過程子系統(tǒng)的聯(lián)合故障監(jiān)測方法。該方法結(jié)合TE過程知識和系統(tǒng)劃分策略,將過程分解為幾個(gè)獨(dú)立子系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)合故障監(jiān)測,進(jìn)一步提高了監(jiān)測算法對過程故障的敏感性。
研究結(jié)果表明,KECA有效提高了TE過程故障檢出率,同時(shí)KECA變量貢獻(xiàn)圖診斷方法表現(xiàn)出比KPCA更強(qiáng)的故障變量鎖定能力。WT-KECA方法進(jìn)一步提高了故障檢出率與故障變量識別率?;诤遂刂髟臻g相似度的故障診斷方法可以完成一些重要故
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