發(fā)布時(shí)間：2020-06-04 02:41

【摘要】：隨著單元機(jī)組自動(dòng)化水平的不斷提高,其熱控系統(tǒng)的規(guī)模也在不斷擴(kuò)大,復(fù)雜程度日益提高。隨之而來的問題就是故障點(diǎn)數(shù)目的增加和隱蔽性的增強(qiáng)�，F(xiàn)有的熱控系統(tǒng)故障檢測(cè)與診斷方法已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的需要,因此有必要對(duì)適用于熱控系統(tǒng)的先進(jìn)故障檢測(cè)與診斷技術(shù)展開研究。考慮到熱控系統(tǒng)本身所具有的特點(diǎn),本文利用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多元統(tǒng)計(jì)分析法對(duì)其進(jìn)行研究。非負(fù)矩陣分解作為一種新興的多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)維數(shù)約減時(shí)具有正向純加性的特點(diǎn),其分解結(jié)果可以理解為對(duì)過程數(shù)據(jù)基于部分的描述,在某種程度上非負(fù)矩陣分解抓住了智能數(shù)據(jù)描述的本質(zhì),因此非負(fù)矩陣分解有著比傳統(tǒng)多元統(tǒng)計(jì)分析方法更優(yōu)秀的數(shù)據(jù)描述能力。目前,非負(fù)矩陣分解思想在故障檢測(cè)與診斷領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用還處于起步階段。本文以廣義投影非負(fù)矩陣分解算法為核心算法,以基于廣義投影非負(fù)矩陣分解的故障檢測(cè)與診斷模型為基礎(chǔ),圍繞熱控系統(tǒng)中所存在的幾個(gè)問題對(duì)廣義投影非負(fù)矩陣分解模型進(jìn)行擴(kuò)展研究。概括起來本文的研究工作主要包括以下幾個(gè)方面:(1)通過借鑒投影非負(fù)矩陣分解算法嵌入線性投影的思想,提出了一種新的非負(fù)矩陣分解改進(jìn)算法——廣義投影非負(fù)矩陣分解算法,新方法在對(duì)迭代規(guī)則的推導(dǎo)過程進(jìn)行改進(jìn)的同時(shí)也放寬了對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣的非負(fù)約束。廣義投影非負(fù)矩陣分解算法所得到的系數(shù)矩陣擁有更好的正交性和稀疏性。此外,廣義投影非負(fù)矩陣分解算法的收斂性在理論上也是可證的。(2)基于廣義投影非負(fù)矩陣分解算法構(gòu)建適用于熱控系統(tǒng)的故障檢測(cè)與診斷模型,并設(shè)計(jì)適用于廣義投影非負(fù)矩陣分解算法的監(jiān)控統(tǒng)計(jì)量TG2和SPEG,它們的控制限將由核密度估計(jì)法來確定。為了在檢測(cè)到系統(tǒng)故障后成功的將引起故障的過程變量進(jìn)行分離,本文還設(shè)計(jì)了基于TG2和SPEG的貢獻(xiàn)圖法。(3)針對(duì)現(xiàn)代工業(yè)過程中時(shí)常出現(xiàn)的數(shù)據(jù)丟失現(xiàn)象,對(duì)基于廣義投影非負(fù)矩陣分解算法的監(jiān)控模型的魯棒性進(jìn)行研究�？紤]到該模型在測(cè)試集不完整時(shí)魯棒性較差的情況,本文提出利用二階馬爾科夫鏈模型與基于廣義投影非負(fù)矩陣分解算法的監(jiān)控模型相結(jié)合的方式來處理測(cè)試集不完整情況下系統(tǒng)的故障檢測(cè)問題。試驗(yàn)表明在測(cè)試集數(shù)據(jù)缺失率達(dá)到30%時(shí)該方法的故障檢測(cè)準(zhǔn)確率仍然超過了 90%。(4)針對(duì)廣義投影非負(fù)矩陣分解算法數(shù)據(jù)分類能力的不足,本文嘗試在廣義投影非負(fù)矩陣分解算法的求解過程中引入Fisher判別分析的最優(yōu)分類思想,提出一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法——Fisher廣義投影非負(fù)矩陣分解算法。進(jìn)而將系統(tǒng)的故障檢測(cè)與診斷問題轉(zhuǎn)化成多類數(shù)據(jù)分類的問題。試驗(yàn)結(jié)果表明Fisher廣義投影非負(fù)矩陣分解算法可以很好的處理系統(tǒng)中所出現(xiàn)的多故障問題。
【圖文】：

究也大多是圍繞ＭＣＳ開展的。因此，在本文中將ＭＣＳ作為研究火電廠熱控系逡逑統(tǒng)ＦＤＤ的主體對(duì)象。逡逑圖２－１給出了典型的ＭＣＳ結(jié)構(gòu)示意圖以及可能發(fā)生故障的部位，由圖２－１逡逑可以看出，根據(jù)故障發(fā)生位置的不同ＭＣＳ的主要故障有：傳感器故障、執(zhí)行器逡逑故障、被控對(duì)象故障、控制器故障和Ａ／Ｄ、Ｄ／Ａ接口故障。逡逑－般情況下，針對(duì)ＭＣＳ中被控對(duì)象的ＦＤＤ研究均單獨(dú)進(jìn)行，并不列入控制逡逑系統(tǒng)ＦＤＤ的研究范疇。此外，控制器故障和Ａ／Ｄ、Ｄ／Ａ接口故障屬于ＤＣＳ模件逡逑故障，隨著技術(shù)的進(jìn)步各ＤＣＳ廠家采用了各種手段來提高其產(chǎn)品的可靠性，目逡逑前ＤＣＳ的可靠性己得到了較好的保證，同時(shí)絕大多數(shù)ＤＣＳ都帶有模件自診斷功逡逑能，可以方便的查找故障。因此，ＤＣＳ模件故障不作為本文的研究?jī)?nèi)容。而對(duì)逡逑傳感器執(zhí)行器來說，這Tp部件的工作環(huán)境往往十分惡劣，故障的發(fā)生概率很高，逡逑因此傳感器執(zhí)行器是模擬量控制系統(tǒng)中的薄弱環(huán)節(jié)

則邋Ｗ（：，ｊ）邋＝邋ｙｊ＾（ｊ，，ｊ）ｘ＾ｘ（＜ｘ＿／＼＼ｘ＿ｌ）ｒ邐，逡逑好（），：）邋＝邋＃ＵＸ邋ｘ邋（義／ＩｋＩｌｆ。逡逑步驟５：輸出初始化后的基矩陣Ｒ和系數(shù)矩陣／／。逡逑６．２仿真驗(yàn)證逡逑在上一小節(jié)中給出了邋ＮＤＳＶＤ初始化方法的構(gòu)造原理以及具體實(shí)施步驟，小節(jié)中將采用數(shù)值仿真的方式來驗(yàn)證ＮＤＳＶＤ初始化方法的有效性。文獻(xiàn)［１１紹了邋一個(gè)經(jīng)典的多模態(tài)數(shù)值模型，很多文獻(xiàn)都利用該模型來驗(yàn)證其算法的有問題。其模型結(jié)構(gòu)如式（３－５９）所示。逡逑［０．５７６８邋０．３７６６］邋卜—逡逑＾邐０．７３８２邐０．０５６６邐ｆ邐ｅ２逡逑ｘ３邋＝邋０．８２９１邋０．４００９邋？邐＋邋ｅ３邐（３－５ｘ４邐０．６５１９邐０．２０７０邐Ｐ２」ｅ４逡逑ｘ５邐Ｌ０．３９７２邐０．８０４５」邐ｅ５逡逑
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP277

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2695767