本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的TE及FPSO生產(chǎn)流程故障診斷的研究　出處：《天津理工大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：生產(chǎn)過(guò)程的故障診斷一直以來(lái)都是流程工業(yè)所重視的關(guān)鍵問(wèn)題之一。深入開(kāi)展工業(yè)過(guò)程故障診斷的研究和應(yīng)用對(duì)保障運(yùn)行安全和提高經(jīng)濟(jì)效益均有較大的促進(jìn)作用。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷研究是現(xiàn)在流程工業(yè)的一個(gè)重要關(guān)注點(diǎn)。 本文分析了故障診斷的方法和故障診斷發(fā)展趨勢(shì)，通過(guò)對(duì)主元分析（PrincipleComponent Analysis，PCA）故障診斷法原理以及Hotelling T2統(tǒng)計(jì)量、SPE統(tǒng)計(jì)量的分析，給出了其故障診斷的過(guò)程。同時(shí)，分析了幾種常用核函數(shù)的特點(diǎn)以及核主元分析（Kernel Principle ComponentAnalysis，，KPCA）故障檢測(cè)算法的原理和及其應(yīng)用過(guò)程。 對(duì)田納西伊斯曼（Tennessee-Eastman，TE）生產(chǎn)流程和正在實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)行的的浮式儲(chǔ)油卸油生產(chǎn)系統(tǒng)（Floating Production Storage Offloading，F(xiàn)PSO）典型生產(chǎn)流程進(jìn)行了分析。利用PID控制算法對(duì)TE生產(chǎn)流程建立了基于MATLAB的仿真。同時(shí)，對(duì)FPSO典型生產(chǎn)流程進(jìn)行了仿真，最后獲得了兩個(gè)流程在正常生產(chǎn)狀態(tài)和故障狀態(tài)下的樣本數(shù)據(jù)。 將主元分析和核主元分析故障檢測(cè)法在TE生產(chǎn)流程進(jìn)行了算法的驗(yàn)證，然后在FPSO典型生產(chǎn)流程進(jìn)行了故障診斷的應(yīng)用。通過(guò)對(duì)主元故障檢測(cè)法和核主元故障檢測(cè)法檢測(cè)效果和故障漏檢率的對(duì)比分析，得出在具有強(qiáng)非線性環(huán)節(jié)的生產(chǎn)流程中核主元故障診斷方法具有一定的優(yōu)勢(shì)。 最后本文分析了決策導(dǎo)向無(wú)環(huán)圖（Decision Directed Acyclic Graph，DDAG）故障辨識(shí)方法，然后將其應(yīng)用到TE生產(chǎn)流程和FPSO典型生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行了故障的辨識(shí)。結(jié)果表明其DDAG故障辨識(shí)法可以滿足兩個(gè)流程故障辨識(shí)正確率和辨識(shí)時(shí)間的要求。
[Abstract]:The fault diagnosis of the production process has been one of the key problems in the process industry all the time . The research and application of the fault diagnosis of the industrial process has a great promotion effect on ensuring the operation safety and improving the economic benefit . The data - driven fault diagnosis research is an important point of attention in the process industry . This paper analyzes the methods of fault diagnosis and the development trend of fault diagnosis . Through the analysis of principal component analysis ( PCA ) fault diagnosis method and Hotelling T2 statistic and SPE statistics , the fault diagnosis process is given . At the same time , the characteristics of several common kernel functions and the principle of kernel principal component analysis ( KPCA ) fault detection algorithm and its application process are analyzed . This paper analyzes the typical production process flow of Tennessee Himan ( TE ) and the typical production process of FPSO . Based on the PID control algorithm , a simulation based on MATLAB is established . At the same time , the typical production flow of FPSO is simulated , and the sample data of two processes in normal production status and fault condition is obtained . The main element analysis and kernel principal element analysis fault detection method is validated in the TE production process , and then the application of fault diagnosis is carried out in the typical production process of FPSO . Through the comparative analysis of the main element fault detection method and the nuclear main element fault detection method and the failure detection rate , it is concluded that the method of the nuclear main element fault diagnosis in the production flow with strong nonlinear link has certain advantages . In the end , the decision - oriented acyclic graph ( DDAG ) fault identification method is analyzed , then it is applied to the fault identification of TE production process and FPSO typical production process . The results show that the DDAG fault identification method can meet the requirements of the accuracy rate and the identification time of two process fault identification .

【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TH165.3

【參考文獻(xiàn)】

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1 鐘秉林;顏廷虎;;智能化故障診斷理論與方法的研究現(xiàn)狀和展望[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào);1993年S1期

2 李芳;;支持向量機(jī)在TE過(guò)程故障診斷中的應(yīng)用[J];安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年02期

3 李爾國(guó),俞金壽;PCA在過(guò)程故障檢測(cè)與診斷中的應(yīng)用[J];華東理工大學(xué)學(xué)報(bào);2001年05期

4 李巍華,廖廣蘭,史鐵林;核函數(shù)主元分析及其在齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2003年08期

5 范玉剛;李平;宋執(zhí)環(huán);;基于特征樣本的KPCA在故障診斷中的應(yīng)用[J];控制與決策;2005年12期

6 易輝;宋曉峰;姜斌;王定成;;基于結(jié)點(diǎn)優(yōu)化的決策導(dǎo)向無(wú)環(huán)圖支持向量機(jī)及其在故障診斷中的應(yīng)用[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2010年03期

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8 黃云云;楊曉翔;黃劍平;;MCUSUM、MEWMA及Hotelling T2控制圖的比較分析[J];現(xiàn)代制造技術(shù)與裝備;2010年03期

9 羅杰;陳亮;趙亞威;;改進(jìn)的PCA方法在TE過(guò)程故障檢測(cè)中的應(yīng)用[J];沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)報(bào);2008年01期

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1 王曉初;多元統(tǒng)計(jì)法在故障診斷中的應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2003年

2 唐凱;基于多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制的故障診斷技術(shù)[D];浙江大學(xué);2004年

3 曲愛(ài)妍;數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)對(duì)間歇生產(chǎn)過(guò)程實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的研究[D];南京航空航天大學(xué);2004年

4 王艷英;基于信息融合技術(shù)的故障診斷方法研究[D];河北科技大學(xué);2010年

本文編號(hào)：1428223