基于多块核方法的分散化故障诊断的研究

发布时间：2020-05-05 00:29

【摘要】：随着工业过程越来越复杂,人们对生产的稳定性、高效性和安全性的要求日益提高,故障诊断方法越来越受到重视。为了更准确、及时的诊断复杂工业过程中的故障,就必须研究更完善的故障诊断理论与方法。 本文首先简单介绍了故障诊断技术的发展,阐述了故障诊断的方法及其类型。详细介绍了基于数据的故障诊断方法中的主元分析法(PCA),并分析了其在处理非线性数据时的不足。为了对带有非线性的大规模过程进行更好的故障监控与诊断,本文结合了核方法与多块方法,提出了基于多块核主元分析(MBKPCA)和多块核偏最小二乘法(MBKPLS)的故障诊断方法。 当工业过程数据具有非线性时,多块的核方法可以提供好的故障诊断性能。本文还提出了多块的核方法中块SPE与块T2统计量的定义,以此来进行故障诊断。基于MBKPCA的故障诊断方法被应用在田纳西伊斯曼过程来进行故障检测与诊断。针对已知输入输出的情况,将基于MBKPLS的故障诊断方法应用到连退过程的故障诊断中去。诊断的结果验证了本文提出的方法的有效性。
【图文】：

这里声随着时间k变化，刀=场+k如。取刀。二0.999，如=一0.0040从k一50开始，正常和异常的xZ曲线就分开了，如图2.4所示。PCA和KPCA对此故障的监控结果在图2.5中。由图可知，PCA生成的SPE图对此故障没有任何响应，而KPCA的SPE图清晰地反应出故障的存在。厂厂伙伙图2.5变量x，故障示意FigZ， 5Faultonx。一18一

这里声随着时间k变化，刀=场+k如。取刀。二0.999，，如=一0.0040从k一50开始，正常和异常的xZ曲线就分开了，如图2.4所示。PCA和KPCA对此故障的监控结果在图2.5中。由图可知，PCA生成的SPE图对此故障没有任何响应，而KPCA的SPE图清晰地反应出故障的存在。厂厂伙伙图2.5变量x，故障示意FigZ， 5Faultonx。一18一
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TH165.3

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本文编号：2649226