基于多元統(tǒng)計分析的故障診斷方法是故障診斷領(lǐng)域的一個重要研究分支,主元分析(PCA)方法又是目前在工業(yè)過程故障診斷中應(yīng)用最多的多元統(tǒng)計方法之一。然而,傳統(tǒng)的主元分析(PCA)方法往往存在著明顯的不足之處,例如在進(jìn)行量綱標(biāo)準(zhǔn)化之后的數(shù)據(jù)往往是近似相等的,很難有效地選出具有代表性的主元。本文以傳統(tǒng)PCA方法的思想為理論基石,以各種改進(jìn)的主元分析方法為主線,在前人研究的基礎(chǔ)上,對PCA方法進(jìn)行了更加深入的探討。本文主要致力于降低過程監(jiān)控中的誤報率方面的研究,主要內(nèi)容如下： (1)對傳統(tǒng)的主元分析(PCA)方法和現(xiàn)有一些基于傳統(tǒng)主元分析(PCA)的改進(jìn)方法以及小波分析基礎(chǔ)知識和相對主元分析方法做了簡單介紹。 (2)為了尋找一種有效降低誤報率的新方法,在自適應(yīng)主元分析和相對主元分析(RPCA)的基礎(chǔ)上,提出了自適應(yīng)相對主元分析方法。并通過TEP過程對其進(jìn)行了仿真試驗,但是仿真結(jié)果并沒有像預(yù)期的那樣,使誤報率有明顯的降低,而是和現(xiàn)有的處理誤報率的方法差不多,甚至比自適應(yīng)主元分析的效果還要差。 (3)在自適應(yīng)相對主元分析的基礎(chǔ)上,做了更深一步的研究,提出了基于小波的自適應(yīng)相對主元分析方法。單純的自適應(yīng)...

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 引言
    1.2 故障診斷方法的分類
        1.2.1 基于解析模型的故障診斷方法
        1.2.2 基于知識的故障診斷方法
        1.2.3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法
    1.3 三種工業(yè)過程故障診斷方法的優(yōu)缺點
    1.4 本文的研究特色及主要研究內(nèi)容
2 主元分析的應(yīng)用現(xiàn)狀
    2.1 多元統(tǒng)計分析方法概述
    2.2 主元分析基本概念
        2.2.1 主元定義
        2.2.2 主元分析算法
        2.2.3 主元個數(shù)的確定
    2.3 基于主元分析的故障診斷
        2.3.1 SPE統(tǒng)計量
        2.3.2 T²統(tǒng)計量
        2.3.3 T²統(tǒng)計量的閾值
    2.4 基于主元分析的過程故障診斷
        2.4.1 基于主元分析的故障診斷的具體算法
        2.4.2 基于主元分析的故障識別與診斷
        2.4.3 基于傳統(tǒng)主元分析的仿真試驗
3 幾種改進(jìn)的主元分析方法
    3.1 動態(tài)主元分析
    3.2 PVR和CVR統(tǒng)計量
    3.3 核主元分析
        3.3.1 核主元分析算法
        3.3.2 動態(tài)核主元分析故障診斷
        3.3.3 動態(tài)過程診斷
    3.4 相對主元分析
        3.4.1 相對化變換
        3.4.2 相對主元模型
        3.4.3 基于相對主元分析的仿真試驗
    3.5 自適應(yīng)主元分析
        3.5.1 自適應(yīng)主元分析算法
        3.5.2 基于自適應(yīng)主元分析的仿真試驗
    3.6 其它基于主元分析的方法
4 自適應(yīng)相對主元分析算法設(shè)計
    4.1 自適應(yīng)相對主元分析
    4.2 自適應(yīng)相對主元分析算法設(shè)計
    4.3 自適應(yīng)相對主元分析仿真試驗
5 基于小波的自適應(yīng)相對主元分析在故障診斷中的應(yīng)用
    5.1 小波分析的基本理論
        5.1.1 連續(xù)小波變換
        5.1.2 離散小波變換
        5.1.3 多分辨率分析及Mallat算法
        5.1.4 小波去噪
    5.2 基于小波的自適應(yīng)相對主元分析算法設(shè)計
    5.3 基于小波的自適應(yīng)相對主元分析仿真試驗
6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 仿真程序
附錄B 仿真數(shù)據(jù)
在學(xué)期間研究成果
致謝



本文編號：3831569