本文關(guān)鍵詞：基于殘差評價的數(shù)據(jù)驅(qū)動故障診斷方法研究

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【摘要】：故障檢測與分離(FDI)系統(tǒng)是智能化設(shè)備、工廠及服務平臺的重要組成部分,是工業(yè)4.0時代的關(guān)鍵技術(shù)。本文從新的視角將故障分為顯著故障和微小故障,其中微小故障通常是顯著故障發(fā)生的前兆,越早發(fā)現(xiàn)故障,越有利于成本的降低和事故的避免。因此,本文對兩類問題的FDI技術(shù)與方法進行了一些研究與探索,其中所依據(jù)的理論方法是融合殘差評價和數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。基于該理論,本文針對復雜工業(yè)過程,從多個角度出發(fā)提出幾個新型的FDI解決方案。首先,針對顯著故障的溯源問題,提出了一種新穎的故障分離策略,該策略結(jié)合了殘差重構(gòu)和貢獻圖分析的方法。基于空間投影理論,將殘差評價和貢獻圖融合為統(tǒng)一的框架。在該框架下,獲得了整個過程故障分離策略,關(guān)鍵點是基于殘差重構(gòu)的新型貢獻圖指標。仿真驗證表明,該指標可以捕獲故障演化,改善拖尾效應。另外,該方法不需要先驗故障集,拓展了殘差評價的應用范圍。其次,為提前探查故障征兆以降低事故率,從特征提取的角度,研究了微小故障的診斷問題。本文基于新的過程變量的階段劃分,按重要順序設(shè)計了一套兩步法診斷流程來同時兼顧顯著故障和微小故障。進一步地,本文提出了集成小波分析和殘差評價的方法來進行微小故障的診斷,其中小波分析能夠有效的提取微小故障特征。為保證殘差對微小故障具有最大的敏感性,基于魯棒敏感性指標得到了增強型殘差產(chǎn)生器。針對診斷系統(tǒng)的魯棒性問題,本文基于信噪比推導了一種自適應的核密度估計方法的數(shù)學表達。最后,針對不同故障幅值的情形和復雜工業(yè)過程的案例,仿真驗證了該方法均能獲得優(yōu)異的監(jiān)控性能。最后,從設(shè)計輔助信號的角度,對參數(shù)型微小故障進行了研究�；诩瘑T橢球體與殘差理論,本文提出了基于橢球殘差的主動故障檢測方法�；跈E球殘差,提出兩種適應度函數(shù)來設(shè)計次優(yōu)的輔助信號,以確保在較高的故障檢測率和對系統(tǒng)影響較小之間獲得更好的折衷。同時,又利用基于終點殘差和實時跟蹤殘差的新型故障檢測邏輯,從全局和局部兩個方面對系統(tǒng)進行監(jiān)控與決策,這豐富了主動故障檢測的決策依據(jù)。仿真驗證了次優(yōu)信號的優(yōu)勢和故障檢測邏輯的全面性。
【關(guān)鍵詞】：故障檢測與分離 殘差評價 數(shù)據(jù)驅(qū)動 微小故障 核密度估計 集員橢球
【學位授予單位】：北京化工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP277
【目錄】：

• 學位論文數(shù)據(jù)集3-4
• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-28
• 1.1 課題研究背景及意義14-15
• 1.2 故障診斷的基本概念及步驟15-16
• 1.2.1 基本概念15-16
• 1.2.2 目標及診斷步驟16
• 1.3 故障檢測與分離研究方法及分類16-23
• 1.3.1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動方法17-19
• 1.3.2 基于冗余模型方法19-22
• 1.3.3 融合數(shù)據(jù)驅(qū)動和殘差評價方法22-23
• 1.4 顯著故障檢測與分離23-24
• 1.5 微小故障檢測與分離24-25
• 1.6 課題來源25-26
• 1.7 論文的結(jié)構(gòu)與研究內(nèi)容26-28
• 第二章 殘差評價及數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的基本理論28-36
• 2.1 主元分析診斷方法28-29
• 2.2 基于殘差評價的故障診斷方法29-32
• 2.3 TE仿真平臺簡介32-34
• 2.4 本章小結(jié)34-36
• 第三章 基于殘差重構(gòu)和貢獻圖分析的故障分離36-56
• 3.1 貢獻圖分析方法36-37
• 3.2 基于殘差重構(gòu)和貢獻圖分析的故障分離37-41
• 3.3 基于RRCP方法的仿真研究41-53
• 3.3.1 數(shù)值案例41-44
• 3.3.2 TE基準平臺仿真研究44-51
• 3.3.3 對比研究51-53
• 3.4 本章小結(jié)53-56
• 第四章 基于特征提取和殘差評價的微小故障檢測56-80
• 4.1 微小故障檢測問題的提出56-58
• 4.2 基于特征提取和殘差評價的故障檢測集成策略58-67
• 4.2.1 基于小波分析的特征提取59-60
• 4.2.2 最優(yōu)殘差產(chǎn)生器的設(shè)計60-63
• 4.2.3 故障評價的設(shè)計63-67
• 4.3 仿真研究67-78
• 4.3.1 數(shù)值案例67-71
• 4.3.2 TE基準平臺71-77
• 4.3.3 結(jié)果分析77-78
• 4.4 本章小結(jié)78-80
• 第五章 基于橢球殘差的主動故障檢測80-92
• 5.1 準備工作80-81
• 5.2 基于橢球殘差的主動故障檢測81-85
• 5.2.1 最優(yōu)的輔助信號的設(shè)計81-83
• 5.2.2 次優(yōu)的輔助信號的設(shè)計83-84
• 5.2.3 故障檢測邏輯的設(shè)計84-85
• 5.3 仿真分析85-90
• 5.4 本章小結(jié)90-92
• 第六章 總結(jié)及展望92-94
• 參考文獻94-100
• 致謝100-102
• 研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文102-104
• 作者及導師簡介104-106
• 附件106-107

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1 袁志國,文傳源;故障系統(tǒng)的狀態(tài)估計[J];信息與控制;1991年02期

2 王子棟,郭治;故障系統(tǒng)控制律重構(gòu)的代數(shù)黎卡提方程方法[J];南京理工大學學報;1997年01期

3 蘇保河,林福永,張文國,劉寶友;2類故障系統(tǒng)的檢測策略研究(英文)[J];自動化學報;2003年04期

4 葛建華,孫優(yōu)賢,周春暉;傳感器失效故障系統(tǒng)的容錯控制研究[J];浙江大學學報(自然科學版);1990年03期

5 張穎偉,王福利,于戈;基于一個學習逼近的非線性系統(tǒng)的故障調(diào)節(jié)[J];自動化學報;2004年05期

6 宋志平,李應紅,屈裕安;描述復雜系統(tǒng)故障關(guān)系的條件故障圖[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2003年01期

7 張衛(wèi)東;4~#高爐自動控制系統(tǒng)TDC-3000運行監(jiān)測及故障系統(tǒng)的開發(fā)[J];天津冶金;2001年S2期

8 左繼懷;;淺談計算機常見故障及其排除方法[J];計算機光盤軟件與應用;2012年22期

9 ;[J];;年期

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1 田迪;馬潔;劉小河;;一種基于多層遞階理論的故障預報方法研究及應用[A];第八屆全國設(shè)備與維修工程學術(shù)會議、第十三屆全國設(shè)備監(jiān)測與診斷學術(shù)會議論文集[C];2008年

2 康春鵬;李擎;蘇中;;基于容錯控制技術(shù)的飛行器故障分析[A];2007'儀表，自動化及先進集成技術(shù)大會論文集（一）[C];2007年

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1 本報通訊員 李曉 劉永慶;給傳統(tǒng)機型最新的呵護[N];中國民航報;2013年

2 周書畫;中鋁山東分公司技改取得成效[N];中國有色金屬報;2005年

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1 王正兵;非線性過程的故障分離方法研究[D];東北大學;2014年

2 葛文雙;基于殘差評價的數(shù)據(jù)驅(qū)動故障診斷方法研究[D];北京化工大學;2016年

3 宋明瑜;機載集中故障顯示系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化模型的研究[D];中國民航大學;2013年

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5 劉學明;飛機機械設(shè)備智能故障診斷專家系統(tǒng)研究[D];西安電子科技大學;2008年

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9 鄭秀云;線性系統(tǒng)的自適應驅(qū)動器故障補償控制[D];曲阜師范大學;2006年

10 于守淼;基于Web的軍用飛機維修專家指導系統(tǒng)的設(shè)計[D];東北大學;2008年

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