【摘要】：隨著工業(yè)過程越來越復(fù)雜,人們對(duì)生產(chǎn)的穩(wěn)定性、高效性和安全性的要求日益提高,故障診斷方法越來越受到重視。為了更準(zhǔn)確、及時(shí)的診斷復(fù)雜工業(yè)過程中的故障,就必須研究更完善的故障診斷理論與方法。 本文首先簡單介紹了故障診斷技術(shù)的發(fā)展,闡述了故障診斷的方法及其類型。詳細(xì)介紹了基于數(shù)據(jù)的故障診斷方法中的主元分析法(PCA),并分析了其在處理非線性數(shù)據(jù)時(shí)的不足。為了對(duì)帶有非線性的大規(guī)模過程進(jìn)行更好的故障監(jiān)控與診斷,本文結(jié)合了核方法與多塊方法,提出了基于多塊核主元分析(MBKPCA)和多塊核偏最小二乘法(MBKPLS)的故障診斷方法。 當(dāng)工業(yè)過程數(shù)據(jù)具有非線性時(shí),多塊的核方法可以提供好的故障診斷性能。本文還提出了多塊的核方法中塊SPE與塊T2統(tǒng)計(jì)量的定義,以此來進(jìn)行故障診斷。基于MBKPCA的故障診斷方法被應(yīng)用在田納西伊斯曼過程來進(jìn)行故障檢測(cè)與診斷。針對(duì)已知輸入輸出的情況,將基于MBKPLS的故障診斷方法應(yīng)用到連退過程的故障診斷中去。診斷的結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的方法的有效性。
【圖文】：

這里聲隨著時(shí)間k變化，刀=場(chǎng)+k如。取刀。二0.999，如=一0.0040從k一50開始，正常和異常的xZ曲線就分開了，如圖2.4所示。PCA和KPCA對(duì)此故障的監(jiān)控結(jié)果在圖2.5中。由圖可知，PCA生成的SPE圖對(duì)此故障沒有任何響應(yīng)，而KPCA的SPE圖清晰地反應(yīng)出故障的存在。廠廠伙伙圖2.5變量x，故障示意FigZ， 5Faultonx。一18一

這里聲隨著時(shí)間k變化，刀=場(chǎng)+k如。取刀。二0.999，，如=一0.0040從k一50開始，正常和異常的xZ曲線就分開了，如圖2.4所示。PCA和KPCA對(duì)此故障的監(jiān)控結(jié)果在圖2.5中。由圖可知，PCA生成的SPE圖對(duì)此故障沒有任何響應(yīng)，而KPCA的SPE圖清晰地反應(yīng)出故障的存在。廠廠伙伙圖2.5變量x，故障示意FigZ， 5Faultonx。一18一
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TH165.3

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