基于独立成分分析的工业过程故障检测方法研究

发布时间：2024-04-25 20:10

　　工业过程对于国家的经济贡献的重要性是显而易见的,由于工业设备大都工作在苛刻工作环境下,这使得它们的故障发生的概率大大增加,而使用先进的故障检测技术及时的检测出故障的发生,防止后果的进一步恶化就显得尤为重要。相对于其他的故障检测方法,基于数据驱动的故障检测方法省去了对监控对象建立数学模型或者知识规则库的麻烦,该方法通过一定的算法直接提取出传感器数据里的特征信息,具有很好的适用性和可靠性。基于数据驱动的工业过程故障检测方法的研究成为目前的研究热点。独立成分分析(ICA)是数据驱动方法中的一种经典的方法,ICA可以提取出观测数据背后隐含的独立成分,并构建高阶的统计量,其对故障信息更加的敏感,这引起了许多研究人员的关注。然而,目前对于ICA的方法研究还存在着许多不足,如:方法的鲁棒性和准确性不强;阈值选取不合理;对微小故障的检测效果较差等。本文致力于解决目前ICA方法研究还存在的问题。主要内容包括:(1)针对传统ICA算法的鲁棒性和准确性不强的问题,提出一种基于生物地理学(BBO)算法与ICA相结合的方法:BBO-ICA。该方法使用BBO来代替经典的牛顿迭代法来实现独立成分的提取,解决了传统F...

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-3牛顿迭代法求根示意图

17图2-3牛顿迭代法求根示意图顿迭代法的ICA的迭代更新公式可以写成(k+1)=(k)F()F()，最终可以得到：k+1)= {((k))} {((k)需要初始点，所以需要初始化自变量，，所以，需要将(0)进行简单处理....

图3-4函数图像

图3-4函数图像图3-5初始点=5时的收敛精度图3-6初始点=2时的收敛精度图3-7初始点=1时的收敛精度对于上述的简单函数()，很容易找到：F()=(1)(3-15)分别取初始迭代点为：=2，=1和=5，设定....

图3-5初始点=5时的收敛精度

图3-4函数图像图3-5初始点=5时的收敛精度图3-6初始点=2时的收敛精度图3-7初始点=1时的收敛精度对于上述的简单函数()，很容易找到：F()=(1)(3-15)分别取初始迭代点为：=2，=1和=5，设定....

图3-6初始点=2时的收敛精度

27图3-6初始点=2时的收敛精度图3-7初始点=1时的收敛精度对于上述的简单函数()，很容易找到：F()=(1)(3-15)分别取初始迭代点为：=2，=1和=5，设定牛顿迭代法的最大迭代次数为1000，在三个不同的初始迭....

本文编号：3964198