【摘要】：隨著工業(yè)系統(tǒng)不斷地朝向大規(guī)模、復(fù)雜化、高度集成化的方向發(fā)展,工業(yè)系統(tǒng)對于安全性與可靠性的要求變得越來越高,因此對過程進(jìn)行實(shí)時有效地監(jiān)測成為當(dāng)前研究的重要課題。復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)建立模型非常困難,甚至無法建立模型,但往往又可以產(chǎn)生大量包含系統(tǒng)信息的歷史數(shù)據(jù)�；谶@種現(xiàn)象,對數(shù)據(jù)驅(qū)動的過程監(jiān)測方法進(jìn)行研究是非常有意義的。目前,很多的研究成果都是線性算法,并不適用于非線性過程。針對這個問題,本文對已經(jīng)提出的兩種線性算法進(jìn)行改進(jìn),得到適用于非線性系統(tǒng)的非線性算法。本文首先回顧了標(biāo)準(zhǔn)偏最小二乘(PLS)算法和全潛結(jié)構(gòu)投影(T-PLS)算法在工業(yè)過程監(jiān)測中的具體算法步驟。由于T-PLS算法是線性算法,不適合對非線性系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測,因此將核方法引入到T-PLS算法中,得到核T-PLS(T-KPLS)算法。實(shí)際工業(yè)過程中往往存在大量的離群點(diǎn),為了解決離群點(diǎn)問題,在T-KPLS算法中引入球形化的思想,提出球形化核全潛結(jié)構(gòu)投影(ST-KPLS)算法。通過數(shù)值仿真算例對ST-KPLS算法的監(jiān)測能力進(jìn)行驗(yàn)證。在此之后,本文考慮了另一種基于標(biāo)準(zhǔn)PLS的改進(jìn)算法,改進(jìn)型偏最小二乘(MPLS)算法。MPLS算法的優(yōu)勢是實(shí)現(xiàn)了對原始數(shù)據(jù)空間進(jìn)行正交劃分,使得統(tǒng)計量與子空間之間可以完全對應(yīng)。但MPLS算法仍是線性算法,對非線性過程監(jiān)測能力有限。針對這個問題,將核方法與MPLS算法相結(jié)合得到了核MPLS(MKPLS)算法。通過數(shù)值仿真算例驗(yàn)證了MKPLS算法的監(jiān)測能力。本文最后介紹了污水處理過程的工作原理與仿真平臺,并闡述了過程中涉及到的兩種異常事件。對過程變量與質(zhì)量變量進(jìn)行了合理的選取。應(yīng)用ST-KPLS算法和MKPLS算法對過程中的異常事件進(jìn)行監(jiān)測,驗(yàn)證所提出的這兩種算法的先進(jìn)性。
【圖文】：

圖 1-1 工業(yè)系統(tǒng)的過程監(jiān)測流程圖Flow chart of process monitoring in indust學(xué)模型的方法，基于知識的方法，和法不斷的更新，經(jīng)過數(shù)多年的發(fā)展多新提出的方法無法歸類于 Frank

圖 1-2 過程監(jiān)測方法分類Fig. 1-2 Classification of process monitoring methods故障產(chǎn)生的來源。Iri 等人首先提出了將 SDG 方法應(yīng)用于過程監(jiān)測[5]。文獻(xiàn)[6給出了此方法的改進(jìn)算法，，應(yīng)用了概率的知識，并應(yīng)用到了監(jiān)測過程當(dāng)中。故障樹也是一種過程監(jiān)測策略,最先被 Caceres 等人應(yīng)用到過程監(jiān)測[7]。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP274

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

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本文編號：2522043