本文關(guān)鍵詞：基于線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型的過程監(jiān)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：過程監(jiān)測(cè)在保障生產(chǎn)安全、提高產(chǎn)品質(zhì)量、減少故障損失和提升企業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力方面發(fā)揮著重要的作用。計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的迅速發(fā)展帶來了大數(shù)據(jù)時(shí)代,這使得基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的過程監(jiān)測(cè)方法更是近年來流程工業(yè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。但是,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的過程監(jiān)測(cè)仍面臨著許多問題,比如過程數(shù)據(jù)的特性越來越復(fù)雜。傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的過程監(jiān)測(cè)方法大多只考慮單一的數(shù)據(jù)特性。本文同時(shí)針對(duì)過程數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)性和隨機(jī)性,采用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)下的線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型(LDSM)進(jìn)行過程監(jiān)測(cè)研究,具體包括：(1)針對(duì)過程數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)性和隨機(jī)性,提出了一種基于切換的LDSM的故障分類方法和未知故障檢測(cè)方法。本文提出了一種簡(jiǎn)便的近似學(xué)習(xí)算法用于建立切換的LDSM,然后采用高斯和濾波方法實(shí)現(xiàn)在線故障分類�？紤]到工業(yè)生產(chǎn)過程中偶爾會(huì)出現(xiàn)之前從未遇到過的故障,提出了基于切換的LDSM的未知故障檢測(cè)方法,主要是通過構(gòu)建閾值統(tǒng)計(jì)量來檢測(cè)未知故障。(2)考慮到質(zhì)量變量可能含有重要的過程信息,提出了一種基于有監(jiān)督LDSM的故障檢測(cè)方法和基于切換的有監(jiān)督LDSM的故障分類方法。本文將LDSM擴(kuò)展成有監(jiān)督LDSM,并且推導(dǎo)出了用EM算法建立有監(jiān)督LDSM的詳細(xì)過程。然后采用新的高斯和濾波方法估計(jì)隱變量分布,最后建立T2統(tǒng)計(jì)量實(shí)現(xiàn)在線故障檢測(cè)。同樣的,在質(zhì)量變量可獲得的條件下,為了取得更好的故障分類效果,提出了基于切換的有監(jiān)督LDSM的故障分類方法。最后,總結(jié)全文的研究?jī)?nèi)容,對(duì)線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型在過程監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的進(jìn)一步研究做了展望。
【關(guān)鍵詞】：動(dòng)態(tài)性 隨機(jī)性 線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型 質(zhì)量變量 故障檢測(cè) 故障分類
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP277
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第一章 緒論13-23
• 1.1 課題背景和研究意義13-14
• 1.2 過程監(jiān)測(cè)的研究?jī)?nèi)容和研究方法14-17
• 1.2.1 過程監(jiān)測(cè)的基本概念14-15
• 1.2.2 過程監(jiān)測(cè)的主要方法15-17
• 1.3 基于線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型的過程監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀17-20
• 1.3.1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的過程監(jiān)測(cè)存在的問題17-19
• 1.3.2 過程數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)性和隨機(jī)性的研究19-20
• 1.3.3 線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型的發(fā)展現(xiàn)狀20
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)20-21
• 1.4.1 本文研究?jī)?nèi)容20
• 1.4.2 章節(jié)內(nèi)容及研究創(chuàng)新點(diǎn)20-21
• 1.5 本章小結(jié)21-23
• 第二章 基本方法介紹23-35
• 2.1 引言23
• 2.2 概率主元分析和概率主元回歸23-27
• 2.2.1 主元分析23-24
• 2.2.2 概率主元分析——主元分析的概率擴(kuò)展24-25
• 2.2.3 概率主元回歸——概率主元分析的有監(jiān)督擴(kuò)展25-27
• 2.3 費(fèi)舍爾判別分析27-28
• 2.4 支持向量機(jī)28-29
• 2.5 隱馬爾可夫模型29-30
• 2.6 線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型30-33
• 2.7 本章小結(jié)33-35
• 第三章 基于切換的線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型的故障檢測(cè)和分類35-49
• 3.1 引言35-37
• 3.2 切換的線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型37-39
• 3.2.1 模型形式37-38
• 3.2.2 切換的線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型的參數(shù)估計(jì)38-39
• 3.3 基于切換的線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型的故障分類方法39-41
• 3.4 基于切換的線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型的未知故障檢測(cè)方法41-42
• 3.5 TE過程仿真研究42-48
• 3.5.1 已知故障分類42-47
• 3.5.2 未知故障檢測(cè)47-48
• 3.6 本章小結(jié)48-49
• 第四章 基于有監(jiān)督線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型的故障檢測(cè)和分類49-69
• 4.1 引言49-50
• 4.2 有監(jiān)督線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型50-56
• 4.2.1 模型形式50-51
• 4.2.2 有監(jiān)督線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型的參數(shù)估計(jì)51-56
• 4.3 切換的有監(jiān)督線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型56-57
• 4.4 基于有監(jiān)督線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型的故障檢測(cè)方法57-58
• 4.5 基于切換的有監(jiān)督線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型的故障分類方法58-60
• 4.6 TE過程仿真研究60-68
• 4.6.1 故障檢測(cè)60-65
• 4.6.2 故障分類65-68
• 4.7 本章小結(jié)68-69
• 第五章 總結(jié)和展望69-73
• 5.1 研究工作總結(jié)69-70
• 5.2 研究工作展望70-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 致謝77-78
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷78-79
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文79-80
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目80

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：350671