基于回声状态网络的化工过程故障诊断方法研究

发布时间：2017-09-15 00:25

  本文关键词：基于回声状态网络的化工过程故障诊断方法研究

  更多相关文章： 化工过程 故障检测与诊断 特征提取 参数优化 CJESN-OCSVM

【摘要】：随着化工生产系统自动化水平的不断提高,化工生产过程规模变得越来越大,复杂性变得越来越高。生产过程中一旦出现故障,可能会降低整个系统的生产效率或使系统失效停车,严重时甚至会造成人员伤亡。故障诊断技术能够及时检测出故障并对其进行定位与分离,具有降低或避免损失的作用。针对化工生产过程开展故障诊断技术研究,有助于进一步提高化工生产过程的安全性、可靠性。回声状态网络(Echo State Network,ESN)是一种计算量相对较少,短期记忆能力较好的新型神经网络。为了提高化工过程的故障检测与诊断能力,本文基于回声状态网络、一类支持向量机(One-Class Support Vector Machines,OCSVM)等技术,以田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程仿真平台为故障数据获取来源,主要开展了以下研究工作:(1)针对化工过程中均值/方差未发生明显变化类型故障难以检测的问题,本文根据该类型故障的特点,提出了一种基于MCUSUM-PCA-CJESN的故障特征提取方法。该方法首先用多变量累积和(Multivariable Cumulative Sum,MCUSUM)对过程变量的历史信息进行累加,丰富过程数据在时间维度的信息,使得过程数据的微小变化得以放大;然后用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)对数据进行降维,减少计算量;最后用环形跳跃回声状态网络(Circular Jumping Echo State Network,CJESN)读出层对不同时刻数据差异性特征的捕获能力,提取出过程数据的特征。(2)针对故障诊断过程中参数选取是否恰当对故障检测率与识别率有较大影响问题,本文在传统果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)基础上提出了自适应果蝇优化算法(Adaptive Fruit Fly Optimization Algorithm,AFOA),并将其用于故障诊断参数寻优。通过利用待优化变量的取值范围确定果蝇群体的初始位置,AFOA克服了FOA参数优化过程中果蝇群体初始位置难以确定的问题。(3)为了提高化工过程的故障检测与诊断能力,本文将基于MCUSUM-PCA-CJESN的故障特征提取方法与OCSVM相结合,提出了基于CJESN-OCSVM的故障检测与诊断方法,并在该方法中用AFOA对MCUSUM的累积步长和CJESN的四个关键参数进行优化。最后将该故障检测与诊断方法应用于TE过程进行效果验证。
【关键词】：化工过程 故障检测与诊断 特征提取 参数优化 CJESN-OCSVM
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ056
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-19
• 1.1 课题研究背景及意义8-9
• 1.2 故障诊断的研究现状9-13
• 1.2.1 故障诊断概述9-10
• 1.2.2 故障诊断方法分类10-13
• 1.2.3 故障诊断技术的发展趋势13
• 1.3 回声状态网络的研究现状13-16
• 1.4 本文主要研究内容16-18
• 1.5 论文各章节内容及安排18-19
• 2 基于MCUSUM-PCA-CJESN的故障特征提取方法研究19-30
• 2.1 引言19-20
• 2.2 故障特征提取的数据预处理20-22
• 2.2.1 多变量累积和20-21
• 2.2.2 主成分分析21-22
• 2.3 改进的回声状态网络22-27
• 2.3.1 CJESN的网络结构23-25
• 2.3.2 CJESN的训练25-26
• 2.3.3 CJESN的关键参数26-27
• 2.4 MCUSUM-PCA-CJESN故障特征提取方法步骤27-29
• 2.5 本章小结29-30
• 3 基于FOA的故障诊断参数寻优方法研究30-36
• 3.1 引言30
• 3.2 传统果蝇优化算法30-32
• 3.2.1 果蝇优化算法原理30-31
• 3.2.2 果蝇优化算法步骤31-32
• 3.3 改进的果蝇优化算法32-35
• 3.3.1 FOA存在的不足32
• 3.3.2 FOA的改进思路32-34
• 3.3.3 AFOA算法步骤34-35
• 3.4 AFOA对故障诊断方法的参数优化效果验证35
• 3.5 本章小结35-36
• 4 基于CJESN-OCSVM的故障检测与诊断方法研究36-52
• 4.1 引言36
• 4.2 TE过程36-41
• 4.2.1 TE过程工艺流程37-38
• 4.2.2 TE过程变量38-40
• 4.2.3 TE过程故障40-41
• 4.3 一类支持向量机41-44
• 4.4 基于CJESN-OCSVM的故障检测44-49
• 4.4.1 故障检测方法设计44-47
• 4.4.2 故障检测实验结果分析47-49
• 4.5 基于CJESN-OCSVM的故障诊断49-51
• 4.5.1 故障诊断方法设计49
• 4.5.2 故障诊断实验结果分析49-51
• 4.6 本章小结51-52
• 5 总结与展望52-54
• 5.1 总结52
• 5.2 展望52-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-60
• 附录60
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文60
• B. 作者在攻读硕士学位期间参与的项目60

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本文编号：853236