基于主元分析和支持向量回归机的故障预测

发布时间：2017-08-10 11:02

  本文关键词：基于主元分析和支持向量回归机的故障预测

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【摘要】：故障诊断是工业生产过程的一个重要方面,但是现代工业的系统复杂性对故障诊断提出了新的要求,传统的基于数学模型的故障诊断技术变得不再实用,而基于数据驱动的故障诊断技术,受到人们越来越多的关注,本文在基于数据驱动的故障诊断基础上提出了PCA-SVR故障预测模型,对故障发展的趋势进行预测。 首先,本文针对传统的PCA多变量监控方法,提出了将传统的Hotelling's T2统计量和Q统计量结合起来,用于故障预测,这不仅避免了单纯使用两者中的一种故障检测指标时可能造成的故障漏报的情况,同时简化了故障预测模型。 其次,本文提出了将移动时间窗支持向量回归机用于故障预测,支持向量机在解决小样本和非线性方面具有优势,而故障发生时故障数据是有限的,监控指标是非线性变化的,这使得支持向量机成为故障预测的首选工具。移动时间窗的方法对支持向量机的训练数据实时更新,不仅可以有效利用新数据的实时信息,同时还可以减小训练数据的规模,从而缩短支持向量机的模型建立时间和减小计算量。 最后,本文将提出的PCA-SVR模型用于TE仿真过程和实际的间歇式反应釜中,仿真结果和间歇式反应釜的应用结果表明,基于PCA-SVR故障预测模型可以很好的跟踪预测TE过程和间歇式反应釜故障发展变化趋势。
【关键词】：故障预测 主元分析 支持向量机 TE过程 间歇式反应釜
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH165.3;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目录6-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 选题背景及研究意义8-9
• 1.2 故障诊断研究现状9-14
• 1.2.1 定性分析方法9-11
• 1.2.2 定量分析方法11-14
• 1.3 本文结构14-16
• 2 小波去噪16-20
• 2.1 小波变换16-17
• 2.2 小波去噪原理17-18
• 2.3 常用的小波基函数18-19
• 2.4 小波去噪评价标准19-20
• 3 基于主元分析的过程监控原理20-25
• 3.1 主元分析原理20-21
• 3.2 基于主元分析的故障诊断21-25
• 3.2.1 监控指标21-22
• 3.2.2 主元的选取22-25
• 4 移动时间窗支持向量机的原理25-32
• 4.1 支持向量机原理及算法25-28
• 4.1.1 最优分类超平面25-26
• 4.1.2 线性支持向量机26-27
• 4.1.3 非线性支持向量机27-28
• 4.2 支持向量回归机算法28-30
• 4.3 移动时间窗支持向量回归机算法30
• 4.4 基于PCA-SVR故障预测模型30-32
• 5 基于PCA-SVR故障预测的TE过程仿真32-46
• 5.1 TE过程32-35
• 5.2 实验仿真35-46
• 5.2.1 数据处理36-38
• 5.2.2 主元监控模型的建立38-40
• 5.2.3 故障检测40-41
• 5.2.4 故障预测41-46
• 6 基于PCA-SVR的间歇式反应釜故障预测46-55
• 6.1 间歇反应及其装置46-48
• 6.1.1 间歇反应46-47
• 6.1.2 实验室间歇式反应釜简介47-48
• 6.2 实验仿真48-55
• 6.2.1 数据处理49
• 6.2.2 主元模型的建立49-50
• 6.2.3 故障检测50-51
• 6.2.4 故障预测51-55
• 结论55-57
• 参考文献57-61
• 致谢61-62

【参考文献】

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本文编号：650324