基于改进动态主元分析在半实物仿真系统中的研究

发布时间：2018-05-19 17:02

  本文选题：数据驱动 + 蒸馏塔　； 参考：《电子学报》2017年03期

【摘要】：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.针对动态主元分析方法存在的计算负荷大,计算效率低的问题,提出了一种改进动态主元分析方法,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,数据驱动方法能够检测出半实物仿真系统中的异常,而且与传统动态主元分析比较,改进算法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.
[Abstract]:In order to realize the practical application of data-driven technology in industry, a hardware-in-the-loop simulation system with distillation column as the controlled object is developed, and the data-driven method is applied to the hardware-in-the-loop simulation system of process industry. An improved dynamic principal component analysis (DPCA) method is proposed to solve the problems of high computational load and low computational efficiency in dynamic principal component analysis (DPCA). In order to reduce the amount of data, the indistinguishable degree and the degree of crossover are used to remove the uncorrelated variable or the variable with low correlation degree. In view of the typical faults in the system, the data-driven method can detect the anomalies in the hardware-in-the-loop simulation system, and compared with the traditional dynamic principal component analysis, the improved algorithm can reduce the false alarm rate and false alarm rate, and improve the reliability of diagnosis. And can detect the small fault of the production process in time.
【作者单位】： 天津理工大学自动化学院天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(No.61403279) 天津市中青年骨干创新人才培养计划基金(No.20130830)
【分类号】：TQ053.5;TP277

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本文编号：1910925