本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的化工過程故障監(jiān)測(cè)與診斷研究

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【摘要】：隨著現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程的大型化和復(fù)雜化，迫切需要提高工業(yè)生產(chǎn)過程系統(tǒng)的可靠性和安全性，使得事故發(fā)生甚至系統(tǒng)崩潰所造成的經(jīng)濟(jì)損失得以避免，因此能夠準(zhǔn)確及時(shí)的檢測(cè)，診斷和消除故障成為研究的重點(diǎn)之一，并且具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。 復(fù)雜的工業(yè)過程中精確的數(shù)學(xué)模型很難建立，但過程數(shù)據(jù)很容易獲得，因此對(duì)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的研究具有重要的理論價(jià)值和廣泛的應(yīng)用價(jià)值。目前，，隨著控制理論、信息技術(shù)等領(lǐng)域的逐漸發(fā)展，過程的故障診斷技術(shù)也得到了更加深入的發(fā)展。 本文的主要研究?jī)?nèi)容是以小波分析和主元分析(Prineipal Component Analysis,PCA)的基本理論為基礎(chǔ)，將主元分析PCA去線性變量相關(guān)性的能力與小波變換提取變量局部特征和近似分解變量自相關(guān)性的能力綜合起來，提出一種改進(jìn)的多尺度主元分析算法(Multiscale Principal Component Analysis, MSPCA)用于化工過程故障監(jiān)測(cè)。在此基礎(chǔ)上，對(duì)檢測(cè)到的故障進(jìn)行進(jìn)一步診斷，提出一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和模式識(shí)別方法(即自適應(yīng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANFIS))相結(jié)合的故障診斷新策略。該方法通過MSPCA對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，然后將特征值輸入ANFIS分類器進(jìn)行故障識(shí)別與診斷。完成的具體工作如下： (1)基于改進(jìn)MSPCA的故障監(jiān)測(cè) 針對(duì)化工過程中難以監(jiān)測(cè)到的較小偏移性故障，提出了一種改進(jìn)MSPCA的故障監(jiān)測(cè)算法。首先利用小波閾值去噪的方法，消除原始過程數(shù)據(jù)中的大部分高頻隨機(jī)噪聲，使得數(shù)據(jù)不受噪聲的影響，然后利用小波分解將去噪后的數(shù)據(jù)分解成逼近系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)，分別在各個(gè)尺度上建立主元分析模型，對(duì)各個(gè)尺度小波系數(shù)消噪并重構(gòu)得到綜合尺度的故障監(jiān)測(cè)模型。通過對(duì)化工過程—TE過程的仿真研究，驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。與傳統(tǒng)PCA方法和傳統(tǒng)MSPCA相比，改進(jìn)MSPCA方法能有效、及時(shí)地監(jiān)測(cè)到過程中的緩變故障。 (2)基于MSPCA-ANFIS的故障診斷 當(dāng)故障被檢測(cè)到后，需要進(jìn)一步對(duì)故障進(jìn)行識(shí)別與診斷。為此，本文提出一種基于MSPCA-ANFIS的故障診斷新策略。該方法采用前述MSPCA方法提取的特征作為ANFIS分類器的輸入，然后用ANFIS分類器進(jìn)行故障識(shí)別。通過特征提取將高維的輸入變量轉(zhuǎn)變成低維的，同時(shí)保留重要的特征信息用于故障診斷。ANFIS是一個(gè)多輸入單輸出的系統(tǒng)，如果只用一個(gè)ANFIS分類器對(duì)所有故障進(jìn)行診斷，這樣會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和降低診斷能力。因此，本文采用多個(gè)ANFIS分類器進(jìn)行故障診斷，以此提高故障診斷的速度和有效性，同時(shí)降低了算法的復(fù)雜度，易于工業(yè)實(shí)現(xiàn)。通過對(duì)TE過程的仿真研究，驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：小波變換 多尺度主元分析 自適應(yīng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 過程監(jiān)測(cè) 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.1.1 故障的基本含義9-10
• 1.1.2 故障診斷的研究?jī)?nèi)容10
• 1.2 故障診斷方法介紹10-12
• 1.2.1 定性分析方法11
• 1.2.2 定量分析方法11-12
• 1.3 多元統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3.1 傳統(tǒng)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法12-13
• 1.3.2 傳統(tǒng)方法的改進(jìn)13-15
• 1.4 本文的研究?jī)?nèi)容15-17
• 第二章 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法理論17-27
• 2.1 小波分析法17-21
• 2.1.1 小波變換的原理17-21
• 2.2 主成分分析21-23
• 2.2.1 主元分析理論22-23
• 2.2.2 主元分析的幾何闡述23
• 2.3 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)23-26
• 2.3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)24-25
• 2.3.2 學(xué)習(xí)算法25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于改進(jìn) MSPCA 的故障監(jiān)測(cè)27-39
• 3.1 引言27
• 3.2 小波閾值去噪27-29
• 3.3 多尺度主元分析29
• 3.4 改進(jìn)多尺度主元分析29-31
• 3.5 仿真實(shí)驗(yàn)研究31-37
• 3.5.1 Tennessee Eastman 過程描述31-33
• 3.5.2 數(shù)據(jù)集33
• 3.5.3 監(jiān)測(cè)結(jié)果分析與討論33-37
• 3.6 本章小結(jié)37-39
• 第四章 基于 MSPCA-ANFIS 的故障診斷39-49
• 4.1 引言39
• 4.2 MSPCA-ANFIS 故障診斷策略39-41
• 4.2.1 離線建模40-41
• 4.2.2 在線診斷41
• 4.3 TE 過程仿真實(shí)驗(yàn)研究41-48
• 4.3.1 故障 1 的診斷41-43
• 4.3.2 故障 5 的診斷43-45
• 4.3.3 其他故障診斷情況45-47
• 4.3.4 故障診斷算法的性能評(píng)估47-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第五章 總結(jié)和展望49-51
• 5.1 結(jié)論49-50
• 5.2 未來的工作展望50-51
• 參考文獻(xiàn)51-56
• 致謝56-57
• 作者簡(jiǎn)介57-58

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