復(fù)雜工業(yè)過(guò)程一旦發(fā)生事故,不僅會(huì)影響生產(chǎn)的可靠運(yùn)行還可能會(huì)造成人員和財(cái)產(chǎn)的巨大損失。隨著對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的安全性和可靠性要求的提高,故障診斷及故障預(yù)測(cè)技術(shù)受到人們的關(guān)注,己成為國(guó)內(nèi)外過(guò)程控制領(lǐng)域的的熱點(diǎn)研究方向之一。近年來(lái),隨著現(xiàn)代社會(huì)對(duì)多品種、多規(guī)格和高質(zhì)量產(chǎn)品更迫切的市場(chǎng)需求,工業(yè)生產(chǎn)更加倚重于生產(chǎn)小批量、高附加值產(chǎn)品的間歇過(guò)程。間歇生產(chǎn)的安全可靠運(yùn)行以及產(chǎn)品的高質(zhì)量追求已成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)�；跀�(shù)據(jù)的多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)因其在處理高維、高度耦合數(shù)據(jù)時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),越來(lái)越受到研究人員和現(xiàn)場(chǎng)工程師的青睞。間歇過(guò)程的統(tǒng)計(jì)建模、在線監(jiān)測(cè)、故障診斷及預(yù)測(cè)已成為廣泛的研究課題。本文以間歇過(guò)程為研究背景,在深入研究主成分分析（PCA）方法和Fisher判別分析（FDA）方法的基礎(chǔ)上,提出了一系列具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的間歇過(guò)程故障診斷及故障預(yù)測(cè)方法：1.在深入研究間歇過(guò)程時(shí)段特性的基礎(chǔ)上,利用主成分個(gè)數(shù)以及負(fù)載矩陣變異方向的不同,提出了一種基于多向主成分分析（MPCA）的間歇過(guò)程時(shí)段識(shí)別及故障診斷方法。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)間歇過(guò)程穩(wěn)定時(shí)段和過(guò)渡時(shí)段的自動(dòng)識(shí)別,并針對(duì)穩(wěn)定時(shí)段和過(guò)渡時(shí)段不同的數(shù)據(jù)特征建立統(tǒng)計(jì)模型,實(shí)... 

【文章來(lái)源】：東北大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：130 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 間歇過(guò)程特性分析
        1.2.1 間歇過(guò)程的數(shù)據(jù)特征及標(biāo)準(zhǔn)化
        1.2.2 間歇過(guò)程的多時(shí)段特性
    1.3 基于數(shù)據(jù)的故障診斷及預(yù)測(cè)方法
        1.3.1 系統(tǒng)故障的特性分析
        1.3.2 故障診斷技術(shù)的發(fā)展概況
        1.3.3 故障預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展概況
    1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第二章 基于PCA的時(shí)段識(shí)別及故障診斷
    2.1 引言
    2.2 MPCA原理及時(shí)段劃分方法
        2.2.1 MPCA原理
        2.2.2 時(shí)段劃分方法
    2.3 間歇過(guò)程的時(shí)段識(shí)別
        2.3.1 時(shí)段粗劃分
        2.3.2 時(shí)段細(xì)劃分
        2.3.3 穩(wěn)定時(shí)段與過(guò)渡時(shí)段的識(shí)別
    2.4 基于子時(shí)段MPCA建模、在線過(guò)程監(jiān)測(cè)及故障變量追溯
        2.4.1 建模步驟
        2.4.2 在線監(jiān)測(cè)及故障變量追溯
        2.4.3 三水箱系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    2.5 注塑過(guò)程中的應(yīng)用研究
        2.5.1 注塑過(guò)程簡(jiǎn)介
        2.5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取
        2.5.3 時(shí)段識(shí)別
        2.5.4 “過(guò)渡”時(shí)段分析
        2.5.5 在線監(jiān)測(cè)及故障診斷
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于故障數(shù)據(jù)建模的故障診斷方法
    3.1 引言
    3.2 Fisher判別分析方法
        3.2.1 Fisher判別式分析的基本原理
        3.2.2 低維判別空間的確定
        3.2.3 FDA與PCA比較
        3.2.4 多向Fisher判別分析
    3.3 基于Bootstrap的子時(shí)段RMFDA故障診斷方法
        3.3.1 應(yīng)用Bootstrap構(gòu)建建模數(shù)據(jù)
        3.3.2 劃分子時(shí)段
        3.3.3 基于Bootstrap的子時(shí)段RMFDA方法
        3.3.4 水壓試驗(yàn)過(guò)程應(yīng)用研究
    3.4 基于RKFDA的非線性故障診斷方法
        3.4.1 問(wèn)題提出
        3.4.2 KFDA原理
        3.4.3 基于時(shí)段的RKFDA建模及在線診斷
        3.4.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于FISHER特征向量差異度的緩變故障預(yù)測(cè)
    4.1 引言
    4.2 ARMA建模
        4.2.1 模型的預(yù)處理
        4.2.2 模型的建模過(guò)程
    4.3 基于Fisher特征向量差異度的預(yù)測(cè)算法
        4.3.1 算法的提出
        4.3.2 預(yù)測(cè)算法原理
    4.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        4.4.1 確定控制限
        4.4.2 建立預(yù)測(cè)模型
        4.4.3 在線預(yù)測(cè)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 引言
    5.2 故障診斷系統(tǒng)技術(shù)方案
    5.3 注塑成型故障診斷平臺(tái)的設(shè)計(jì)
        5.3.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)硬件結(jié)構(gòu)
        5.3.2 數(shù)據(jù)交換流程
        5.3.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境
        5.3.4 平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    5.4 注塑成型過(guò)程故障診斷平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)
        5.4.1 平臺(tái)界面的總體結(jié)構(gòu)
        5.4.2 PCA在線監(jiān)測(cè)子平臺(tái)
        5.4.3 FDA故障診斷子平臺(tái)
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀博士學(xué)位期間論文情況
個(gè)人簡(jiǎn)歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[4]SDG故障診斷試驗(yàn)平臺(tái)的研究與開(kāi)發(fā)[D]. 王磊.北京化工大學(xué) 2005
[5]基于多元統(tǒng)計(jì)分析的生產(chǎn)過(guò)程故障診斷研究[D]. 陳勇.浙江大學(xué) 2003



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