基于数据驱动技术的流程工业过程监控研究

发布时间：2017-08-09 00:15

  本文关键词：基于数据驱动技术的流程工业过程监控研究

  更多相关文章： 数据驱动 半实物仿真 动态核主元分析 不可区分度

【摘要】：随着大数据技术与工业制造技术的发展,互联网+概念的大力推广,现代工业过程系统集成程度越来越高,系统呈现出高智能化和自动化。对于此类复杂系统,传统故障监测手段由于依赖精确的物理模型而显得力不从心。而数据技术的发展、集散控制系统与智能仪表的广泛使用使得大量高质量的过程数据被记录和保存,基于数据驱动技术的故障监测方法由于无需建立复杂系统精确的物理模型,只需分析系统过程海量的数据进行诊断,使得该技术凭借其优势被广泛的关注。首先,本文分析了传统主元分析方法,详细研究了TE过程,以该仿真过程作为验证平台。并分别针对非线性和动态特性问题,研究了核主元分析方法与动态主元分析方法,比较了三种方法在TE诊断中的误报率和漏报率。其次,为了实现数据驱动技术在工业中的实际应用,开发了以蒸馏塔作为被控对象的半实物仿真系统,将数据驱动方法应用到流程工业半实物仿真系统的故障检测中,并选取了蒸馏塔过程中的几类典型故障做了详细研究,实现了故障检测从纯仿真对象到半实物系统的研究和应用,进一步推进了数据驱动技术在实际系统中的应用。最后,同时考虑工业中普遍存在的非线性和动态特性,详细分析了动态核主元分析法,并且针对该方法中存在的计算负荷大,计算效率低等问题,提出了一种改进的动态核主元分析方法,利用不可区分度和交叉程度去除众多变量中的不相关变量或相关度较小的变量,减少数据量。针对系统中的典型故障,改进动态核主元分析方法与较传统数据驱动方法比较,该方法能降低漏报率和误报率,提高诊断可靠性,并且能及时检测出生产过程的微小故障。
【关键词】：数据驱动 半实物仿真 动态核主元分析 不可区分度
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ053.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 课题研究背景及意义9
• 1.2 故障诊断的概念及内容9-10
• 1.3 故障诊断的方法分类10-12
• 1.4 故障诊断的发展现状12-13
• 1.5 过程监控技术存在的问题13
• 1.6 本文主要内容13-15
• 第二章 主元分析及其拓展方法15-25
• 2.1 主元分析15-20
• 2.1.1 主元分析（PCA）基本原理15-17
• 2.1.2 主元个数的选择17
• 2.1.3 监控指标17-19
• 2.1.4 主元分析在线监测19-20
• 2.2 核主元分析20-23
• 2.2.1 核主元分析（KPCA）基本原理20-21
• 2.2.2 核函数的选择21-22
• 2.2.3 核主元分析监控指标22
• 2.2.4 核主元分析在线监测22-23
• 2.3 动态主元分析23-24
• 2.3.1 动态主元分析（DPCA）基本原理23
• 2.3.2 动态主元分析在线监测23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 TE生产流程及半实物仿真系统的研究25-37
• 3.1 田纳西-伊斯曼过程25-30
• 3.1.1 TE生产流程介绍25-26
• 3.1.2 TE生产流程中的变量26-28
• 3.1.3 TE生产流程中的故障28
• 3.1.4 TE仿真模型和故障仿真28-30
• 3.2 半实物仿真技术30-36
• 3.2.1 流程工业半实物仿真系统结构31-32
• 3.2.2 流程工业综合自动化半实物仿真数据结构32-33
• 3.2.3 半实物仿真系统在故障诊断研究中的优势33-34
• 3.2.4 蒸馏塔生产流程34-35
• 3.2.5 蒸馏塔生产流程中的变量35
• 3.2.6 蒸馏塔生产流程中的典型故障35-36
• 3.3 本章小结36-37
• 第四章 仿真研究与应用37-46
• 4.1 主元分析及其拓展方法在TE中的仿真研究37-41
• 4.2 主元分析及其拓展方法在半实物仿真中的应用41-45
• 4.3 本章小结45-46
• 第五章 改进动态核主元分析故障诊断方法46-54
• 5.1 改进动态核主元分析46-50
• 5.1.1 不可区分度和交叉程度46-47
• 5.1.2 动态特性47-48
• 5.1.3 非线性特性48-50
• 5.2 改进动态核主元分析在线监测50-51
• 5.3 改进算法的仿真研究及应用51-53
• 5.4 本章小结53-54
• 第六章 总结与展望54-56
• 6.1 总结54-55
• 6.2 展望55-56
• 参考文献56-60
• 发表论文和科研情况说明60-61
• 致谢61-62

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 黄万武;孙炳文;;数据驱动语言学习—教学模式的转变[J];武汉科技学院学报;2006年11期

2 姚传胤;关于数据驱动多微处理机系统[J];化工时刊;1990年02期

3 赵建民;庄建新;金基勇;任伟;;数据驱动的射孔方案知识系统的设计与实现[J];大庆石油学院学报;2008年03期

4 顾海杰;荣冈;;数据驱动方法在流程工业中的应用命题综述[J];化工自动化及仪表;2009年05期

5 朱林;吕品;;基于数据驱动的氢粉碎工艺氢含量的预报[J];工矿自动化;2010年10期

6 唐丽玲;;基于语料库的中介语搭配语用失误分析与数据驱动学习[J];兰州石化职业技术学院学报;2007年02期

7 石美红,张晓滨;基于数据驱动的DBMS应用研究[J];西北纺织工学院学报;2001年04期

8 王飞;;克拉玛依人事人才网站的设计与实现[J];新疆石油科技;2001年04期

9 王湛;唐万有;;使用Illustrator实现证卡个性化制作[J];印刷杂志;2011年06期

10 邵克勇;范欣;张永华;田野;;一种基于数据驱动的模糊系统建模方法[J];化工自动化及仪表;2009年05期

中国重要会议论文全文数据库 前7条

1 胡继华;;元数据驱动在信息资源管理中的应用研究——以城建行业为例[A];中国地理信息系统协会第三次代表大会暨第七届年会论文集[C];2003年

2 石磊;;数据驱动新闻的制约与挑战[A];媒介化社会的社会文明建构——第四届“华中地区研究生新闻传播学术论坛”优秀论文集[C];2013年

3 韩守鹏;邱晓刚;黄柯棣;;动态数据驱动的适应性建模与仿真[A];中国系统仿真学会第五次全国会员代表大会暨2006年全国学术年会论文集[C];2006年

4 邹自明;;国际日地空间物理虚拟观测台新进展[A];中国地球物理学会第二十四届年会论文集[C];2008年

5 王承博;朱登明;;数据驱动的大规模水面动画合成方法[A];第六届全国几何设计与计算学术会议论文集[C];2013年

6 刘倩;王缉宪;孙永海;;“数据驱动”的城市停车政策革新:方法与启示——以深圳为例[A];:城乡治理与规划改革——2014中国城市规划年会论文集（05 城市交通规划）[C];2014年

7 黄大网;南佐民;杨新亮;;数据驱动学习与英语写作教学中的语域知识传授——基于CLEC语料库的个案研究[A];英语写作教学与研究的中国视角——第四届中国英语写作教学与研究国际研讨会论文集[C];2008年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 上海科学学研究所 李辉 汤琦 梁Pr;数据驱动的创新[N];文汇报;2013年

2 赵国利;大数据驱动创新思维[N];解放军报;2013年

3 吴勇毅;如何建立大数据驱动的商业模式[N];中国冶金报;2014年

4 罗庆朗;运用大数据驱动创新发展[N];学习时报;2014年

5 本报记者 姚传富;数据驱动业务已经成为潮流[N];人民邮电;2014年

6 本报记者 别坤;大数据驱动智能交通[N];计算机世界;2013年

7 ;探寻“大数据驱动创新”的路径[N];文汇报;2013年

8 中国科学院院士 郭华东;科学大数据驱动学科发展[N];中国信息化周报;2014年

9 本报记者 宋辰;新互联时代 数据驱动商业变革[N];计算机世界;2013年

10 姜浩端 国务院发展研究中心信息中心副研究员;数据驱动决策的挑战[N];中国经济时报;2013年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 汲小溪;大数据驱动的计算生物标识研究[D];复旦大学;2014年

2 黄爱芹;基于数据驱动的调节阀故障诊断方法研究[D];山东大学;2015年

3 马骁鹏;基于数据驱动的时变太阳风磁流体数值模拟[D];中国科学院国家空间科学中心;2016年

4 王杨刚;基于数据驱动的基础地质图件更新关键技术研究[D];中国地质大学(北京);2016年

5 何章鸣;非预期故障的数据驱动诊断方法研究[D];国防科学技术大学;2015年

6 丁建伟;数据驱动的复杂装备异常检测方法[D];清华大学;2015年

7 洪悦;基于机理和数据驱动的冷轧生产过程操作优化研究[D];东北大学;2014年

8 刘强;数据驱动与机理分析相结合的冷轧连退过程故障诊断方法研究[D];东北大学;2012年

9 李永强;数据驱动非线性控制：镇定、最优镇定以及输出跟踪[D];北京交通大学;2014年

10 谢雯;网络化系统中的数据驱动估计与控制[D];北京理工大学;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 刘浩;基于即时学习的模型未知系统数据驱动控制策略研究[D];燕山大学;2015年

2 黄鼎慧;基于数据驱动的FAO系统测试方法研究[D];北京交通大学;2016年

3 吴永前;基于数据驱动的农副产品线上运营云平台的研究[D];浙江理工大学;2016年

4 刘宝琪;基于数据驱动的工业过程故障诊断方法研究[D];大连海事大学;2016年

5 范欣;基于数据驱动的模糊系统建模分析与研究[D];东北石油大学;2010年

6 罗力;数据驱动学习对中学生学习There-Be句型的影响实证研究[D];湖南师范大学;2015年

7 吴珊;基于数据驱动学习的高中英语词汇学习实证研究[D];湖南师范大学;2015年

8 任伟娜;物联网环境下数据驱动舒适性建模与控制研究[D];山东建筑大学;2016年

9 苗月;基于数据驱动的钢铁冷轧库存问题建模及软件系统[D];东北大学;2014年

10 吴正伟;基于数据驱动的人群行为模拟[D];天津工业大学;2016年

，

本文编号：642665