基于残差评价的数据驱动故障诊断方法研究

发布时间：2017-09-21 10:13

  本文关键词：基于残差评价的数据驱动故障诊断方法研究

  更多相关文章： 故障检测与分离 残差评价 数据驱动 微小故障 核密度估计 集员椭球

【摘要】：故障检测与分离(FDI)系统是智能化设备、工厂及服务平台的重要组成部分,是工业4.0时代的关键技术。本文从新的视角将故障分为显著故障和微小故障,其中微小故障通常是显著故障发生的前兆,越早发现故障,越有利于成本的降低和事故的避免。因此,本文对两类问题的FDI技术与方法进行了一些研究与探索,其中所依据的理论方法是融合残差评价和数据驱动的方法。基于该理论,本文针对复杂工业过程,从多个角度出发提出几个新型的FDI解决方案。首先,针对显著故障的溯源问题,提出了一种新颖的故障分离策略,该策略结合了残差重构和贡献图分析的方法。基于空间投影理论,将残差评价和贡献图融合为统一的框架。在该框架下,获得了整个过程故障分离策略,关键点是基于残差重构的新型贡献图指标。仿真验证表明,该指标可以捕获故障演化,改善拖尾效应。另外,该方法不需要先验故障集,拓展了残差评价的应用范围。其次,为提前探查故障征兆以降低事故率,从特征提取的角度,研究了微小故障的诊断问题。本文基于新的过程变量的阶段划分,按重要顺序设计了一套两步法诊断流程来同时兼顾显著故障和微小故障。进一步地,本文提出了集成小波分析和残差评价的方法来进行微小故障的诊断,其中小波分析能够有效的提取微小故障特征。为保证残差对微小故障具有最大的敏感性,基于鲁棒敏感性指标得到了增强型残差产生器。针对诊断系统的鲁棒性问题,本文基于信噪比推导了一种自适应的核密度估计方法的数学表达。最后,针对不同故障幅值的情形和复杂工业过程的案例,仿真验证了该方法均能获得优异的监控性能。最后,从设计辅助信号的角度,对参数型微小故障进行了研究。基于集员椭球体与残差理论,本文提出了基于椭球残差的主动故障检测方法。基于椭球残差,提出两种适应度函数来设计次优的辅助信号,以确保在较高的故障检测率和对系统影响较小之间获得更好的折衷。同时,又利用基于终点残差和实时跟踪残差的新型故障检测逻辑,从全局和局部两个方面对系统进行监控与决策,这丰富了主动故障检测的决策依据。仿真验证了次优信号的优势和故障检测逻辑的全面性。
【关键词】：故障检测与分离 残差评价 数据驱动 微小故障 核密度估计 集员椭球
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP277
【目录】：

• 学位论文数据集3-4
• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 绪论14-28
• 1.1 课题研究背景及意义14-15
• 1.2 故障诊断的基本概念及步骤15-16
• 1.2.1 基本概念15-16
• 1.2.2 目标及诊断步骤16
• 1.3 故障检测与分离研究方法及分类16-23
• 1.3.1 基于数据驱动方法17-19
• 1.3.2 基于冗余模型方法19-22
• 1.3.3 融合数据驱动和残差评价方法22-23
• 1.4 显著故障检测与分离23-24
• 1.5 微小故障检测与分离24-25
• 1.6 课题来源25-26
• 1.7 论文的结构与研究内容26-28
• 第二章 残差评价及数据驱动方法的基本理论28-36
• 2.1 主元分析诊断方法28-29
• 2.2 基于残差评价的故障诊断方法29-32
• 2.3 TE仿真平台简介32-34
• 2.4 本章小结34-36
• 第三章 基于残差重构和贡献图分析的故障分离36-56
• 3.1 贡献图分析方法36-37
• 3.2 基于残差重构和贡献图分析的故障分离37-41
• 3.3 基于RRCP方法的仿真研究41-53
• 3.3.1 数值案例41-44
• 3.3.2 TE基准平台仿真研究44-51
• 3.3.3 对比研究51-53
• 3.4 本章小结53-56
• 第四章 基于特征提取和残差评价的微小故障检测56-80
• 4.1 微小故障检测问题的提出56-58
• 4.2 基于特征提取和残差评价的故障检测集成策略58-67
• 4.2.1 基于小波分析的特征提取59-60
• 4.2.2 最优残差产生器的设计60-63
• 4.2.3 故障评价的设计63-67
• 4.3 仿真研究67-78
• 4.3.1 数值案例67-71
• 4.3.2 TE基准平台71-77
• 4.3.3 结果分析77-78
• 4.4 本章小结78-80
• 第五章 基于椭球残差的主动故障检测80-92
• 5.1 准备工作80-81
• 5.2 基于椭球残差的主动故障检测81-85
• 5.2.1 最优的辅助信号的设计81-83
• 5.2.2 次优的辅助信号的设计83-84
• 5.2.3 故障检测逻辑的设计84-85
• 5.3 仿真分析85-90
• 5.4 本章小结90-92
• 第六章 总结及展望92-94
• 参考文献94-100
• 致谢100-102
• 研究成果及发表的学术论文102-104
• 作者及导师简介104-106
• 附件106-107

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本文编号：893897