本文選題：數(shù)據(jù)驅(qū)動 + 蒸餾塔��； 參考：《電子學報》2017年03期

【摘要】：為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)在工業(yè)中的實際應用,開發(fā)了以蒸餾塔作為被控對象的半實物仿真系統(tǒng),將數(shù)據(jù)驅(qū)動方法應用到流程工業(yè)半實物仿真系統(tǒng).針對動態(tài)主元分析方法存在的計算負荷大,計算效率低的問題,提出了一種改進動態(tài)主元分析方法,利用不可區(qū)分度和交叉程度去除眾多變量中的不相關(guān)變量或相關(guān)度較小的變量,減少數(shù)據(jù)量.針對系統(tǒng)中的典型故障,數(shù)據(jù)驅(qū)動方法能夠檢測出半實物仿真系統(tǒng)中的異常,而且與傳統(tǒng)動態(tài)主元分析比較,改進算法降低漏報率和誤報率,提高診斷可靠性,并且能及時檢測出生產(chǎn)過程的微小故障.
[Abstract]:In order to realize the practical application of data-driven technology in industry, a hardware-in-the-loop simulation system with distillation column as the controlled object is developed, and the data-driven method is applied to the hardware-in-the-loop simulation system of process industry. An improved dynamic principal component analysis (DPCA) method is proposed to solve the problems of high computational load and low computational efficiency in dynamic principal component analysis (DPCA). In order to reduce the amount of data, the indistinguishable degree and the degree of crossover are used to remove the uncorrelated variable or the variable with low correlation degree. In view of the typical faults in the system, the data-driven method can detect the anomalies in the hardware-in-the-loop simulation system, and compared with the traditional dynamic principal component analysis, the improved algorithm can reduce the false alarm rate and false alarm rate, and improve the reliability of diagnosis. And can detect the small fault of the production process in time.
【作者單位】： 天津理工大學自動化學院天津市復雜系統(tǒng)控制理論及應用重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(No.61403279) 天津市中青年骨干創(chuàng)新人才培養(yǎng)計劃基金(No.20130830)
【分類號】：TQ053.5;TP277

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本文編號：1910925