基于数据挖掘的工业控制系统性能评价

发布时间：2021-04-02 03:59

　　一直以来,国内外学者注重对控制系统中操作方法的研究,很少对其性能进行评价。随着时间的推移,越来越多的人意识到控制系统需要进行定期维护,否则其性能会不断下降。当控制系统性能不稳定或严重下降时,就会影响整个系统的效率性能和安全性能。同时,还会增加操作系统运行所需要的成本。因此,对于操作系统来说,准确和实时的性能评价能够确保其运行的可靠性和效益,本文主要完成以下内容:本文首先基于数据挖掘理论和特点,使用数据挖掘中的粗糙集理论来实现控制系统性能评价,具体通过改进属性值约简算法来提高训练数据的准确性与覆盖率,并将控制系统性能评价结果分为优、良、可、差四个等级,结合DCS实测数据对过热控制系统进行具体的仿真与评价,验证该算法的正确性;再者针对非高斯控制系统,本文提出了基于最小熵指标性能评估新的基准计算方法,通过与目前常用的最小方差评价方法在不同的干扰噪声下仿真比较,体现了最小方差评价方法的不足,证实了该方法的有效性和准确性。 

【文章来源】：北京化工大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

过热一减入口气温-c3

州5过热一减出口气温c4

刀过热二减出口气温-c6

【参考文献】：
期刊论文
[1]一类变时延时变过程的控制方差性能评估[J]. 张登峰,赵宇,赵超,苏宏业.  控制理论与应用. 2009(09)

硕士论文
[1]基于数据挖掘的火电厂热工控制系统性能评价方法研究[D]. 冯康.华北电力大学（河北） 2009



本文编号：3114541