本文關(guān)鍵詞：一種基于聚類技術(shù)的選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡集成方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《浙江大學》 2011年

基于多模型決策融合的空分過程故障檢測與預報

盧斌彰  

【摘要】：空分裝備是冶金、化工、石油、城市市政工程、醫(yī)療和航空航天等現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域中廣泛采用的大型裝備。提高空分裝置運行穩(wěn)定性、減少故障,能有效地提高空分生產(chǎn)的經(jīng)濟效益,是空分企業(yè)在生產(chǎn)中的重要工作之一。故障檢測與預報對于降低生產(chǎn)事故、提高生產(chǎn)績效、減少經(jīng)濟損失、增強企業(yè)競爭力等都具有重要的意義。為空分系統(tǒng)建立故障檢測與預報系統(tǒng),能夠有效利用空分生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)信息,及時檢測乃至提前預報故障的發(fā)生,確保空分生產(chǎn)穩(wěn)定高效。 本文在綜述了故障檢測和預報,尤其是空分過程故障檢測和預報的研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,首先研究了主元分析/動態(tài)主元分析(PCA/DPCA)、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡集成等常用于故障檢測與預報的非參數(shù)模型監(jiān)控的方法,并將這幾種方法用于空分生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的仿真研究,仿真結(jié)果表明,三種方法從不同方面描述空分過程的運行特點并依此作出各自的決策結(jié)果,在故障報警率、誤報率和預報提前量上各有優(yōu)劣。 為了進一步提高故障檢測和預報的可靠性和準確性,本文將數(shù)據(jù)融合技術(shù)引入到工業(yè)過程狀態(tài)監(jiān)控與故障預報領(lǐng)域,并結(jié)合上述三種非參數(shù)模型監(jiān)控的方法,提出了多模型決策融合的故障檢測與預報方法,分別提出了基于分批估計與加權(quán)平均、Bayes推理、空間變換的三種多模型決策融合方法。分析了三種方法的原理和特點,結(jié)合空分過程的特性,分別建立了基于這三種方法的多模型決策融合氮塞故障檢測與預報模型。仿真結(jié)果表明采用數(shù)據(jù)融合算法實現(xiàn)多模型監(jiān)控可以充分利用各個模型之間的互補和冗余,比單一模型監(jiān)控更加可靠、準確、快速。

【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TQ116.11
【目錄】：

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