本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)過程故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的使用中出現(xiàn)故障是在所難免的,然而不能被及時(shí)準(zhǔn)確的檢測和排除時(shí),有可能導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的癱瘓,造成的損失與損害不堪設(shè)想。而因?yàn)樯a(chǎn)設(shè)備中往往生成和收集了大量的跟蹤或機(jī)器數(shù)據(jù),所以基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法已被廣泛地應(yīng)用到工業(yè)過程故障診斷中。該方法不依靠精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,只利用基于大量數(shù)據(jù)的控制算法,因此具有高效性與便捷性�？紤]到工業(yè)過程的復(fù)雜性與數(shù)據(jù)的非線性,在目前應(yīng)用最廣泛的非線性故障診斷技術(shù)的基礎(chǔ)之上不斷完善,本文所進(jìn)行的主要研究如下：1)為了克服傳統(tǒng)非線性故障診斷方法精度低的缺點(diǎn),研究基于擴(kuò)散映射的K最近鄰(DM-KNN)故障檢測方法。該方法充分考慮數(shù)據(jù)中的流形非線性結(jié)構(gòu)并且保留非線性數(shù)據(jù)的全局特性；利用K最近鄰法則克服遺漏殘差信息的優(yōu)點(diǎn),將其故障檢測的原理應(yīng)用到特征提取后的低維流形特征空間中來檢測潛在故障,其診斷結(jié)果更加可靠準(zhǔn)確。以TE過程為研究背景,利用TE過程仿真數(shù)據(jù)對典型故障進(jìn)行驗(yàn)證, 結(jié)果表明該方法具有高精度。2)為了克服目前高精故障識別的自動(dòng)化技術(shù)匱乏問題,提出了基于擴(kuò)散映射與隱馬爾科夫模型(DM-HMM)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診斷方法。該方法采用“特征提取與分類決策”的智能故障識別思想,利用擴(kuò)散映射減少數(shù)據(jù)存儲成本,并將獲取到的低維特征向量作為隱馬爾科夫模型的觀測序列進(jìn)行故障模式的識別,從而提高診斷的快速性與準(zhǔn)確性。最后將該方法應(yīng)用到TE過程模擬器中實(shí)現(xiàn)仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 特征提取 TE過程
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP277
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 課題背景意義與應(yīng)用價(jià)值9-10
• 1.2 故障診斷的方法與分類10-12
• 1.2.1 基于定性知識經(jīng)驗(yàn)的診斷11-12
• 1.2.2 基于分析模型的診斷12
• 1.2.3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的診斷12
• 1.3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷分類12-15
• 1.3.1 基于多元統(tǒng)計(jì)的診斷方法12-13
• 1.3.2 基于信號處理的診斷方法13-14
• 1.3.3 基于定量的人工智能診斷方法14-15
• 1.4 目前存在的問題與發(fā)展趨勢15-16
• 1.4.1 目前存在的問題15
• 1.4.2 發(fā)展趨勢15-16
• 1.5 本文研究工作16
• 1.6 小結(jié)16-17
• 第二章 基于核主元分析的故障診斷17-30
• 2.1 引言17-18
• 2.2 主元分析原理與建模18-21
• 2.3 基于核主元分析的故障診斷原理21-27
• 2.3.1 核主元分析原理21-24
• 2.3.2 核主元分析映射數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化問題24-25
• 2.3.3 核主元分析模型建立25-26
• 2.3.4 故障檢測的實(shí)現(xiàn)26-27
• 2.4 仿真27-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 基于擴(kuò)散映射的K最近鄰故障檢測30-47
• 3.1 引言30
• 3.2 擴(kuò)散映射理論30-35
• 3.2.1 流形的含義30-31
• 3.2.2 擴(kuò)散距離的產(chǎn)生及其意義31-33
• 3.2.3 數(shù)據(jù)的本征維度估計(jì)33-34
• 3.2.4 數(shù)據(jù)降維的實(shí)現(xiàn)34-35
• 3.3 K最近鄰檢測方法35-37
• 3.3.1 K最近鄰檢測方法原理及建模35-36
• 3.3.2 核密度估計(jì)法確定臨界值36-37
• 3.4 擴(kuò)散映射與K最近鄰檢測法的結(jié)合37-38
• 3.5 TE過程下的仿真38-46
• 3.5.1 TE過程模型介紹38-42
• 3.5.2 仿真分析42-46
• 3.6 本章小結(jié)46-47
• 第四章 基于擴(kuò)散映射的隱馬爾科夫模型故障診斷47-64
• 4.1 引言47-48
• 4.2 隱馬爾科夫模型理論48-49
• 4.2.1 隱馬爾科夫模型簡介48
• 4.2.2 隱馬爾科夫模型參數(shù)48-49
• 4.3 隱馬爾科夫模型的3個(gè)基本問題49-55
• 4.3.1 利用前向算法估算P(O|η)49-51
• 4.3.2 Viterbi(維特比)算法51-53
• 4.3.3 Baum-Welch(鮑姆韋爾奇)算法53-55
• 4.4 基于擴(kuò)散映射的隱馬爾科夫模型的故障識別55-58
• 4.4.1 隱馬爾科夫模型的訓(xùn)練55-56
• 4.4.2 基于DM-HMM的故障識別流程56-58
• 4.5 TE過程下的仿真58-63
• 4.6 本章小結(jié)63-64
• 第五章 總結(jié)與展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 致謝69

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本文編號：437555