基于特征空間信息提取的故障檢測方法研究.pdf

1、為了獲取最大的經(jīng)濟效益，必須要保障現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程安全、穩(wěn)定的運行。因此，及時檢測生產(chǎn)過程是否發(fā)生異常，具有重要的理論研究意義和工程應(yīng)用價值。傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障檢測方法將原始數(shù)據(jù)投影后直接在特征空間中建立監(jiān)控模型，主要針對的是樣本空間和變量空間中的全局結(jié)構(gòu)特征，忽略了局部結(jié)構(gòu)特征，造成重要信息的丟失。所以，有必要研究如何充分挖掘過程數(shù)據(jù)在特征空間中的有用信息，以進一步提高故障檢出率。
　　本文以多變量統(tǒng)計過程方法為基礎(chǔ)，主要

2、開展樣本空間和變量空間中結(jié)構(gòu)保持兩方面的工作。在保持樣本空間結(jié)構(gòu)方面，為克服傳統(tǒng)的基于核主成分分析的故障檢測方法在提取特征時，只考慮全局結(jié)構(gòu)而忽略局部近鄰結(jié)構(gòu)的局限性，提出一種基于改進核主成分分析的故障檢測方法。通過將保持局部近鄰結(jié)構(gòu)的思想融入到核主成分分析的全局目標函數(shù)中，使新的目標函數(shù)得到的特征空間不僅具有和原始樣本空間相似的整體結(jié)構(gòu)，還保持著樣本點之間的局部近鄰結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，將提取的特征信息作為費舍爾判別分析的輸入建立監(jiān)控統(tǒng)計

3、量進行故障檢測。在保持變量空間結(jié)構(gòu)方面，提出一種基于加權(quán)核獨立成分分析的故障檢測方法。首先，利用核獨立成分分析提取正常狀況下過程數(shù)據(jù)的獨立成分，使用核密度估計確定各獨立成分分量密度分布函數(shù)。根據(jù)故障發(fā)生時當前時刻過程數(shù)據(jù)的獨立成分分量偏離正常狀況的程度，確定其對故障的貢獻度，以此實施不同的加權(quán)策略，突出能夠反映過程變化的獨立成分分量。然后，引入局部離群因子在特征空間建立監(jiān)控統(tǒng)計量進行故障檢測。最后，在Tennessee Eastman過