定位器作為氣動執(zhí)行器組成之一,是保持生產(chǎn)穩(wěn)定運行的重要設(shè)備。本文以定位器作為氣動領(lǐng)域電子產(chǎn)品的典型對象,開展故障預(yù)測研究。定位器與調(diào)節(jié)閥一起安裝在工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場,由于常常在高溫、高壓、易堵、強(qiáng)腐蝕、易漏或頻繁的機(jī)械運動等惡劣環(huán)境下工作,定位器會出現(xiàn)各種異�；蚬收�。定位器一旦出現(xiàn)問題,會使控制回路中產(chǎn)生振蕩,進(jìn)而導(dǎo)致設(shè)備加速損耗、降低產(chǎn)品質(zhì)量、浪費能源和污染環(huán)境等問題。目前定位器的維修主要采用事后維修和定期維修,這兩種維修方式會均存在一定的問題:事后維修,在設(shè)備發(fā)生故障以后才維修,有較大的安全隱患;定期維修往往造成盲目修理,增大了維修成本。為保障定位器能夠穩(wěn)定、可靠、高效的運行,有效降低由于定位器停機(jī)所造成的經(jīng)濟(jì)損失和安全事故。因此,對閥門定位器的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,利用監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行定位器故障診斷與狀態(tài)參數(shù)的預(yù)測研究,對工業(yè)過程高效、穩(wěn)定、安全的生產(chǎn)意義重大。為此,本文對定位器故障診斷與狀態(tài)參數(shù)預(yù)測進(jìn)行了研究,主要工作如下:（1）闡述了定位器的主要結(jié)構(gòu)和工作原理,分析了定位器常見故障類型及其原因,并搭建實驗平臺獲取正常及8種常見故障的相關(guān)數(shù)據(jù)。（2）針對收集到的定位器各類故障數(shù)據(jù),對缺失的數(shù)據(jù)做... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級別】：碩士

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定位器與調(diào)節(jié)閥實物圖

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文6第二章定位器故障預(yù)測相關(guān)理論本章將集中介紹本文用到的所有理論，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)理論，與故障診斷相關(guān)的隨機(jī)森林理論和梯度提升決策樹理論，與故障預(yù)測相關(guān)的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，最后介紹模型評價準(zhǔn)則。2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)在數(shù)據(jù)采集過程中，由于受到環(huán)境、設(shè)備精度以及人為失誤等眾多因素的影響，通常造成采集的數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)缺失、記錄錯誤、噪音污染等問題，得到的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，這些數(shù)據(jù)被稱為“臟數(shù)據(jù)”。如果不對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行提前處理，會導(dǎo)致后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘與分析不夠精確，以至于影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用[41-42]，所以數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作十分必要。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的主要工作是對通過各種方式收集的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，其過程主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約以及數(shù)據(jù)變換等。本文中，涉及到的數(shù)據(jù)預(yù)處理過程如圖2-1所示。圖2-1數(shù)據(jù)預(yù)處理流程圖2.1.1數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清理的主要工作是處理數(shù)據(jù)的各類異常情況，常見的異常情況有：數(shù)據(jù)離群、數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)含噪。(1)小波閾值去噪原理通常一段小范圍的波被稱為“小波”，小波分析是基于傅里葉分析的時頻局部化分析方法�！靶〔ā奔饶軌蜓刂鴷r間軸按照一定的比例進(jìn)行伸展或壓縮，也可以向前或向后移動，于是更低頻率和更高頻率的小波片段就可通過該方法獲齲在信號的濾波和壓縮時，較好的小波基函數(shù)有助于從含噪信號中提取有用信息。小波閾值去噪的流程為：首先根據(jù)含噪信號特點選擇合適的小波基函數(shù)和分解層數(shù)將信號做多尺度小波分解，得出各尺度的小波系數(shù)；然后對各分解尺度下

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文8(a)軟閾值法(b)硬閾值法圖2-3軟閾值與硬閾值法2.1.2數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集成是指將數(shù)據(jù)由多個數(shù)據(jù)源合并成一個一致的數(shù)據(jù)存儲。該部分主要處理數(shù)據(jù)的沖突、數(shù)據(jù)的選擇和數(shù)據(jù)不一致數(shù)據(jù)等問題。一般情況下，數(shù)據(jù)集成主要包括三方面：一是模式集成，主要作用表現(xiàn)在對數(shù)據(jù)庫的元數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識別；二是對沖突的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測和處理；三是冗余數(shù)據(jù)的集成，刪除無用數(shù)據(jù)，保留有效數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)更具使用價值。在數(shù)據(jù)集成過程中，要做到具體問題具體分析，有針對性地篩選，將有用數(shù)據(jù)保留下來。在確定數(shù)據(jù)預(yù)處理的目標(biāo)后，為提高預(yù)處理的效率、提升資源利用率，需要明確處理數(shù)據(jù)的范圍。2.1.3數(shù)據(jù)歸約數(shù)據(jù)歸約處理主要是指在保證數(shù)據(jù)完整性的基礎(chǔ)上，盡可能的減少數(shù)據(jù)儲存空間，使內(nèi)存資源不斷減少。由于該技術(shù)改變了以往數(shù)據(jù)的形式，大大降低了原有的數(shù)據(jù)量，使數(shù)據(jù)處理更加可行，這一優(yōu)點使得數(shù)據(jù)歸約在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段被廣泛使用。在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，維歸約是數(shù)據(jù)歸約最有效的一種處理方法，該方法通過刪除無關(guān)數(shù)據(jù)，從而有效的降低了數(shù)據(jù)量，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)集中存在大量無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)時，該方法可以極大程度減少無關(guān)數(shù)據(jù)，同時保留有價值的數(shù)據(jù)[44-45]。2.1.4數(shù)據(jù)變換數(shù)據(jù)的歸并或轉(zhuǎn)換稱為數(shù)據(jù)變換，數(shù)據(jù)變換方法的選取依賴于后續(xù)所使用的算法，常用的數(shù)據(jù)變換方法包括：規(guī)范化處理，將數(shù)據(jù)特征值按比例縮放，使之落入某一特定區(qū)間，規(guī)范化有助于避免對度量單位的過度依賴造成的權(quán)重不平衡；函數(shù)變換，使用特定的數(shù)學(xué)函數(shù)對特征值進(jìn)行映射。在本文中，主要用到了特征構(gòu)造、歸一化等數(shù)據(jù)變換技術(shù)。(1)特征構(gòu)造從原始數(shù)據(jù)中構(gòu)造新特征的過程稱為特征構(gòu)造，其目的是為了提升模型的表


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