本文關(guān)鍵詞：基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的化工過(guò)程故障診斷方法研究

  更多相關(guān)文章： 化工過(guò)程 故障檢測(cè)與診斷 特征提取 參數(shù)優(yōu)化 CJESN-OCSVM

【摘要】：隨著化工生產(chǎn)系統(tǒng)自動(dòng)化水平的不斷提高,化工生產(chǎn)過(guò)程規(guī)模變得越來(lái)越大,復(fù)雜性變得越來(lái)越高。生產(chǎn)過(guò)程中一旦出現(xiàn)故障,可能會(huì)降低整個(gè)系統(tǒng)的生產(chǎn)效率或使系統(tǒng)失效停車(chē),嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)斐扇藛T傷亡。故障診斷技術(shù)能夠及時(shí)檢測(cè)出故障并對(duì)其進(jìn)行定位與分離,具有降低或避免損失的作用。針對(duì)化工生產(chǎn)過(guò)程開(kāi)展故障診斷技術(shù)研究,有助于進(jìn)一步提高化工生產(chǎn)過(guò)程的安全性、可靠性�；芈暊顟B(tài)網(wǎng)絡(luò)(Echo State Network,ESN)是一種計(jì)算量相對(duì)較少,短期記憶能力較好的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了提高化工過(guò)程的故障檢測(cè)與診斷能力,本文基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)、一類(lèi)支持向量機(jī)(One-Class Support Vector Machines,OCSVM)等技術(shù),以田納西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)過(guò)程仿真平臺(tái)為故障數(shù)據(jù)獲取來(lái)源,主要開(kāi)展了以下研究工作:(1)針對(duì)化工過(guò)程中均值/方差未發(fā)生明顯變化類(lèi)型故障難以檢測(cè)的問(wèn)題,本文根據(jù)該類(lèi)型故障的特點(diǎn),提出了一種基于MCUSUM-PCA-CJESN的故障特征提取方法。該方法首先用多變量累積和(Multivariable Cumulative Sum,MCUSUM)對(duì)過(guò)程變量的歷史信息進(jìn)行累加,豐富過(guò)程數(shù)據(jù)在時(shí)間維度的信息,使得過(guò)程數(shù)據(jù)的微小變化得以放大;然后用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,減少計(jì)算量;最后用環(huán)形跳躍回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(Circular Jumping Echo State Network,CJESN)讀出層對(duì)不同時(shí)刻數(shù)據(jù)差異性特征的捕獲能力,提取出過(guò)程數(shù)據(jù)的特征。(2)針對(duì)故障診斷過(guò)程中參數(shù)選取是否恰當(dāng)對(duì)故障檢測(cè)率與識(shí)別率有較大影響問(wèn)題,本文在傳統(tǒng)果蠅優(yōu)化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)基礎(chǔ)上提出了自適應(yīng)果蠅優(yōu)化算法(Adaptive Fruit Fly Optimization Algorithm,AFOA),并將其用于故障診斷參數(shù)尋優(yōu)。通過(guò)利用待優(yōu)化變量的取值范圍確定果蠅群體的初始位置,AFOA克服了FOA參數(shù)優(yōu)化過(guò)程中果蠅群體初始位置難以確定的問(wèn)題。(3)為了提高化工過(guò)程的故障檢測(cè)與診斷能力,本文將基于MCUSUM-PCA-CJESN的故障特征提取方法與OCSVM相結(jié)合,提出了基于CJESN-OCSVM的故障檢測(cè)與診斷方法,并在該方法中用AFOA對(duì)MCUSUM的累積步長(zhǎng)和CJESN的四個(gè)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。最后將該故障檢測(cè)與診斷方法應(yīng)用于TE過(guò)程進(jìn)行效果驗(yàn)證。
【關(guān)鍵詞】：化工過(guò)程 故障檢測(cè)與診斷 特征提取 參數(shù)優(yōu)化 CJESN-OCSVM
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TQ056
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-19
• 1.1 課題研究背景及意義8-9
• 1.2 故障診斷的研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 故障診斷概述9-10
• 1.2.2 故障診斷方法分類(lèi)10-13
• 1.2.3 故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)13
• 1.3 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀13-16
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容16-18
• 1.5 論文各章節(jié)內(nèi)容及安排18-19
• 2 基于MCUSUM-PCA-CJESN的故障特征提取方法研究19-30
• 2.1 引言19-20
• 2.2 故障特征提取的數(shù)據(jù)預(yù)處理20-22
• 2.2.1 多變量累積和20-21
• 2.2.2 主成分分析21-22
• 2.3 改進(jìn)的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)22-27
• 2.3.1 CJESN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)23-25
• 2.3.2 CJESN的訓(xùn)練25-26
• 2.3.3 CJESN的關(guān)鍵參數(shù)26-27
• 2.4 MCUSUM-PCA-CJESN故障特征提取方法步驟27-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 3 基于FOA的故障診斷參數(shù)尋優(yōu)方法研究30-36
• 3.1 引言30
• 3.2 傳統(tǒng)果蠅優(yōu)化算法30-32
• 3.2.1 果蠅優(yōu)化算法原理30-31
• 3.2.2 果蠅優(yōu)化算法步驟31-32
• 3.3 改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法32-35
• 3.3.1 FOA存在的不足32
• 3.3.2 FOA的改進(jìn)思路32-34
• 3.3.3 AFOA算法步驟34-35
• 3.4 AFOA對(duì)故障診斷方法的參數(shù)優(yōu)化效果驗(yàn)證35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 4 基于CJESN-OCSVM的故障檢測(cè)與診斷方法研究36-52
• 4.1 引言36
• 4.2 TE過(guò)程36-41
• 4.2.1 TE過(guò)程工藝流程37-38
• 4.2.2 TE過(guò)程變量38-40
• 4.2.3 TE過(guò)程故障40-41
• 4.3 一類(lèi)支持向量機(jī)41-44
• 4.4 基于CJESN-OCSVM的故障檢測(cè)44-49
• 4.4.1 故障檢測(cè)方法設(shè)計(jì)44-47
• 4.4.2 故障檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析47-49
• 4.5 基于CJESN-OCSVM的故障診斷49-51
• 4.5.1 故障診斷方法設(shè)計(jì)49
• 4.5.2 故障診斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析49-51
• 4.6 本章小結(jié)51-52
• 5 總結(jié)與展望52-54
• 5.1 總結(jié)52
• 5.2 展望52-54
• 致謝54-55
• 參考文獻(xiàn)55-60
• 附錄60
• A. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文60
• B. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與的項(xiàng)目60

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