發(fā)布時(shí)間：2017-09-29 10:43

  本文關(guān)鍵詞：基于多元統(tǒng)計(jì)分析的故障診斷與質(zhì)量監(jiān)測(cè)研究

  更多相關(guān)文章： 故障診斷 質(zhì)量監(jiān)測(cè) 多元統(tǒng)計(jì)分析 比重因子 子空間分解 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

【摘要】：故障診斷與質(zhì)量監(jiān)測(cè)是保障工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程安全性與產(chǎn)品高質(zhì)量的重要技術(shù)支撐。與傳統(tǒng)依賴數(shù)學(xué)模型或?qū)＜医?jīng)驗(yàn)的故障診斷方法相比,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多變量統(tǒng)計(jì)過(guò)程監(jiān)測(cè)技術(shù)因僅需要正常運(yùn)行情況下的離線和在線數(shù)據(jù)、以較成熟的多元統(tǒng)計(jì)分析方法為主要手段、適合工業(yè)過(guò)程多變量高度相關(guān)的特點(diǎn)等,而越來(lái)越受到工程界和學(xué)術(shù)界的重視,并已逐漸成為故障診斷領(lǐng)域的重大需求和研究熱點(diǎn)。盡管人們將多元統(tǒng)計(jì)分析方法用于故障診斷領(lǐng)域已有很長(zhǎng)時(shí)間,但是大量工作都是圍繞怎么突破限制條件,改進(jìn)現(xiàn)有方法以更好地適應(yīng)實(shí)際過(guò)程；而對(duì)于一些本質(zhì)問(wèn)題,如不同過(guò)程變量的重要性和檢測(cè)敏感性不同、主元分析(PCA)子空間分解對(duì)故障診斷結(jié)果的影響、以及偏最小二乘(PLS)子空間分解的有效性等方面仍未得到徹底研究。本文在前人工作的基礎(chǔ)上,深入研究了多變量統(tǒng)計(jì)過(guò)程監(jiān)測(cè)技術(shù)的幾個(gè)根本問(wèn)題,并針對(duì)不同的應(yīng)用實(shí)際,提出多種有效的故障檢測(cè)、診斷與質(zhì)量監(jiān)測(cè)方法：1.基于過(guò)程變量對(duì)質(zhì)量變量的貢獻(xiàn)度、過(guò)程變量對(duì)T2／Q檢測(cè)指標(biāo)以及PCA統(tǒng)計(jì)模型的影響能力,對(duì)過(guò)程變量進(jìn)行細(xì)分,并給出一種設(shè)計(jì)相對(duì)主元分析(RPCA)中比重因子的方法。提高了重要不敏感變量的相對(duì)重要性和相對(duì)敏感度；降低了不重要敏感變量的相對(duì)重要性和相對(duì)敏感度；有助于提高重要變量的故障檢測(cè)效果,進(jìn)而改善質(zhì)量預(yù)測(cè)性能。2.闡述了PCA子空間分解對(duì)故障檢測(cè)能力的影響,在此基礎(chǔ)上,建立一種基于特征值和特征向量元素劃分子空間的原則。對(duì)殘差子空間進(jìn)行細(xì)分,提出一種基于PCA的多空間檢測(cè)方法,提高了故障在殘差子空間中的顯著性,進(jìn)而提高了微小故障的檢測(cè)效果。進(jìn)一步地,僅僅基于正常運(yùn)行過(guò)程的歷史數(shù)據(jù),利用過(guò)程變量對(duì)潛變量的不同貢獻(xiàn)度,建立一種基于PCA的多空間診斷方法,一定程度上實(shí)現(xiàn)了同時(shí)對(duì)微小故障的檢測(cè)和診斷。3.針對(duì)具有時(shí)序特性的間歇過(guò)程,提出一種基于信息增量的模態(tài)劃分和過(guò)程監(jiān)測(cè)方法,有效改善了傳統(tǒng)模態(tài)劃分方法的不足,減弱了多PCA模型方法對(duì)于樣本服從正態(tài)分布且模型不變的限制；針對(duì)具有無(wú)序模態(tài)且頻繁切換的多模態(tài)過(guò)程,提出一種實(shí)時(shí)的聯(lián)合故障檢測(cè)方法,解決了“量體裁衣”的多模型方法常因難以即時(shí)地在線辨識(shí)模態(tài)導(dǎo)致難以即時(shí)地切換監(jiān)測(cè)模型并采取適當(dāng)方法進(jìn)行監(jiān)測(cè)的問(wèn)題,進(jìn)一步完善了多模態(tài)過(guò)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法。4.面向質(zhì)量相關(guān)的過(guò)程監(jiān)測(cè)問(wèn)題,在分析PLS子空間分解的有效性的基礎(chǔ)上,建立了兩種直接的潛空間投影方法。針對(duì)質(zhì)量變量的主要變化由過(guò)程變量引起的情況,在對(duì)質(zhì)量變量進(jìn)行PCA分解的基礎(chǔ)上,生成質(zhì)量潛變量空間從而引導(dǎo)過(guò)程變量的分解;針對(duì)質(zhì)量變量的部分變化由過(guò)程變量引起的情況,利用系統(tǒng)辨識(shí)方法求取質(zhì)量預(yù)測(cè)值,對(duì)質(zhì)量預(yù)測(cè)值進(jìn)行PCA分解,并將其推廣至非線性過(guò)程監(jiān)測(cè)中。新方法不僅模型簡(jiǎn)單、計(jì)算代價(jià)較小而且取得了較好的效果。5.針對(duì)一類連續(xù)時(shí)間非均勻采樣系統(tǒng)的故障檢測(cè)問(wèn)題,結(jié)合子空間辨識(shí)和等價(jià)空間技術(shù),提出了一種僅基于輸入輸出數(shù)據(jù)直接設(shè)計(jì)殘差產(chǎn)生器的方法,并用于故障檢測(cè),能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)快速率殘差產(chǎn)生和相應(yīng)等價(jià)矩陣的降維。該方法不用辨識(shí)系統(tǒng)模型,在簡(jiǎn)化了設(shè)計(jì)過(guò)程的同時(shí)降低了計(jì)算量,也是對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診斷技術(shù)結(jié)合基于模型故障診斷技術(shù)方面進(jìn)行了有益的探索和推動(dòng)。論文利用數(shù)值仿真、田納西東人過(guò)程(TEP)案例研究或青霉素發(fā)酵過(guò)程驗(yàn)證了所提出方法的有效性。最后,總結(jié)了本文的主要研究?jī)?nèi)容,并提出了作者所認(rèn)為的本領(lǐng)域中亟待研究的若干挑戰(zhàn)性課題。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 質(zhì)量監(jiān)測(cè) 多元統(tǒng)計(jì)分析 比重因子 子空間分解 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O212.4;TP277
【目錄】：

• 致謝5-7
• 摘要7-9
• Abstract9-19
• 第一章 緒論19-35
• 摘要19
• 1.1 課題背景和研究意義19-21
• 1.2 故障診斷和質(zhì)量監(jiān)測(cè)概述21-24
• 1.3 本課題研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)分析24-31
• 1.3.1 基于PCA的過(guò)程監(jiān)測(cè)24-28
• 1.3.2 基于PLS的質(zhì)量監(jiān)測(cè)28-30
• 1.3.3 基于多元統(tǒng)計(jì)分析的故障診斷30-31
• 1.3.4 結(jié)合解析模型的多元統(tǒng)計(jì)分析方法31
• 1.4 論文的主要貢獻(xiàn)和章節(jié)安排31-34
• 1.5 本章小結(jié)34-35
• 第二章 一種確定相對(duì)主元分析中比重因子的方法35-51
• 摘要35
• 2.1 引言35-36
• 2.2 主元分析(PCA)、相對(duì)主元分析(RPCA)和偏最小二乘(PLS)36-40
• 2.2.1 主元分析(PCA)36-38
• 2.2.2 相對(duì)主元分析(RPCA)38-39
• 2.2.3 偏最小二乘(PLS)39-40
• 2.3 一種確定比重因子的方法40-47
• 2.3.1 基于PCA的故障檢測(cè)40-42
• 2.3.2 比重因子的設(shè)計(jì)42-47
• 2.4 Tennessee Eastman過(guò)程案例研究47-49
• 2.5 結(jié)論49-51
• 第三章 多空間分解方法及其在微小故障診斷中的應(yīng)用51-69
• 摘要51
• 3.1 引言51-52
• 3.2 子空間分解對(duì)PCA故障檢測(cè)能力的影響分析52-56
• 3.3 基于PCA的多空間故障檢測(cè)方法56-57
• 3.4 基于PCA的多空間故障診斷方法57-62
• 3.5 仿真62-66
• 3.5.1 數(shù)值例子62-64
• 3.5.2 TE過(guò)程64-66
• 3.6 本章小結(jié)66-69
• 第四章 多模態(tài)過(guò)程的故障檢測(cè)方法研究69-97
• 摘要69
• 4.1 引言69-70
• 4.2 基于多PCA模型的故障檢測(cè)方法70-73
• 4.3 基于信息增量的時(shí)段自動(dòng)劃分及批次過(guò)程監(jiān)測(cè)73-82
• 4.3.1 信息增量73
• 4.3.2 基于時(shí)間片信息增量的模態(tài)劃分73-76
• 4.3.3 基于局部數(shù)據(jù)信息增量的在線監(jiān)測(cè)與故障診斷76-79
• 4.3.4 青霉素發(fā)酵過(guò)程中的應(yīng)用研究79-82
• 4.4 多模態(tài)數(shù)據(jù)聯(lián)合故障檢測(cè)方法82-95
• 4.4.1 問(wèn)題描述82-84
• 4.4.2 聯(lián)合量綱標(biāo)準(zhǔn)化因子84-85
• 4.4.3 統(tǒng)一投影空間85-89
• 4.4.4 統(tǒng)一控制限89-90
• 4.4.5 聯(lián)合主元分析90-92
• 4.4.6 多模態(tài)故障檢測(cè)過(guò)程92
• 4.4.7 仿真研究92-95
• 4.5 本章小結(jié)95-97
• 第五章 直接潛變量空間投影方法及其在過(guò)程監(jiān)控上的應(yīng)用97-121
• 摘要97
• 5.1 引言97-99
• 5.2 T-PLS及其幾何解釋99-103
• 5.3 直接的潛變量空間分解方法103-113
• 5.3.1 第一種直接潛變量空間分解方法104-107
• 5.3.2 第二種直接潛變量空間分解方法107-108
• 5.3.3 仿真研究108-113
• 5.4 基于核質(zhì)量潛結(jié)構(gòu)投影的非線性過(guò)程質(zhì)量監(jiān)測(cè)方法113-119
• 5.4.1 KPLS建模114-115
• 5.4.2 質(zhì)量變量的分解及監(jiān)測(cè)115-117
• 5.4.3 TE過(guò)程案例研究117-119
• 5.5 本章小結(jié)119-121
• 第六章 非均勻采樣數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的快速率殘差產(chǎn)生器直接設(shè)計(jì)方法121-133
• 摘要121
• 6.1 引言121-122
• 6.2 預(yù)備知識(shí)和問(wèn)題描述122-127
• 6.2.1 非均勻采樣模型122-126
• 6.2.2 等價(jià)空間方法126-127
• 6.2.3 問(wèn)題描述127
• 6.3 主要結(jié)論127-131
• 6.3.1 辨識(shí)α~⊥_(f-1)和α~⊥_(f-1)H_(f-1,u)127-129
• 6.3.2 快速率殘差信號(hào)的實(shí)現(xiàn)129-130
• 6.3.3 等價(jià)矩陣的降維130-131
• 6.4 仿真131-132
• 6.5 本章小結(jié)132-133
• 第七章 總結(jié)和展望133-137
• 摘要133
• 7.1 研究工作總結(jié)133-134
• 7.2 挑戰(zhàn)與展望134-137
• 參考文獻(xiàn)137-147
• 作者在攻讀博士學(xué)位期間的科研成果147-

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王成紅;宋蘇;孫長(zhǎng)銀;;基于數(shù)據(jù)的控制、決策、調(diào)度與故障診斷——第33屆《雙清論壇》在北京召開(kāi)[J];中國(guó)科學(xué)基金;2009年01期

2 周建榮,平靜;用于直流提升機(jī)監(jiān)控和故障診斷的二級(jí)微機(jī)系統(tǒng)[J];河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1990年03期

3 張志涌，楊祖櫻;對(duì)故障診斷經(jīng)典結(jié)論的思索[J];福州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1995年06期

4 王亞瑟;趙娜;;電站風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)的研究[J];科技信息;2009年16期

5 蔡金錠,黃東泉;網(wǎng)絡(luò)多層次分塊故障診斷[J];福州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1993年01期

6 王云江;;故障診斷技術(shù)在機(jī)電設(shè)備運(yùn)行管理中的實(shí)踐應(yīng)用[J];黑龍江科技信息;2014年05期

7 侯溫良;機(jī)器的故障診斷[J];聲學(xué)技術(shù);1983年03期

8 王德明;;桿結(jié)構(gòu)故障診斷中的一個(gè)實(shí)用算法[J];強(qiáng)度與環(huán)境;1991年04期

9 鐘為俊;線性模擬電路支路故障診斷的傳輸矩陣算法[J];四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1992年01期

10 孫喬;機(jī)械系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷綜述[J];河南科技;1998年11期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 鮑忠貴;白方周;;故障診斷的模型跟蹤法[A];1996中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1996年

2 高鋒;高強(qiáng);馬濤;;旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷管理[A];第十屆全國(guó)設(shè)備監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2000年

3 張慶虎;高普云;;基于非線性動(dòng)力學(xué)理論的故障診斷方法與進(jìn)展[A];第18屆全國(guó)結(jié)構(gòu)工程學(xué)術(shù)會(huì)議論文集第Ⅲ冊(cè)[C];2009年

4 趙劍偉;趙江;郭志新;;基于多傳感器信息融合的故障診斷方法[A];2007'儀表，，自動(dòng)化及先進(jìn)集成技術(shù)大會(huì)論文集（一）[C];2007年

5 喬漢東;譚松濤;熊偉;;風(fēng)機(jī)常見(jiàn)故障診斷技術(shù)[A];2008年全國(guó)煉鐵生產(chǎn)技術(shù)會(huì)議暨煉鐵年會(huì)文集（下冊(cè)）[C];2008年

6 王麗英;方攸同;蘇麗穎;劉寶友;;劣化系統(tǒng)的故障診斷和檢測(cè)策略的綜合研究[A];第二十六屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2007年

7 陳宏;鞏曉峗;王麗雅;雷文平;;全矢譜技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械不對(duì)中故障診斷中的應(yīng)用[A];第十二屆全國(guó)設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

8 牛大鵬;劉海峰;賈明興;王福利;;一種新的非線性主成分分析故障診斷[A];2006中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2006年

9 葉大鵬;丁啟全;吳昭同;;二維隱Markov模型的故障診斷方法[A];第16屆中國(guó)過(guò)程控制學(xué)術(shù)年會(huì)暨第4屆全國(guó)故障診斷與安全性學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

10 婁國(guó)煥;周媛;;基于模糊理論的故障診斷方法研究[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第一分冊(cè)）[C];2009年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 本報(bào)記者 陳曉煊　通訊員 沈甸;故障診斷有新招 搶修復(fù)電更高效[N];中國(guó)電力報(bào);2014年

2 李繼光;鍘草機(jī)常見(jiàn)故障診斷及排除[N];云南科技報(bào);2003年

3 武漢科技學(xué)院紡織服裝學(xué)院 林子務(wù);設(shè)備故障的診斷[N];中國(guó)紡織報(bào);2004年

4 本報(bào)記者　 矯陽(yáng);鐵路運(yùn)行安全保護(hù)神[N];科技日?qǐng)?bào);2006年

5 曹百禹;我大型機(jī)組故障診斷技術(shù)發(fā)展迅速[N];中國(guó)石油報(bào);2008年

6 武漢科技學(xué)院紡織服裝學(xué)院 林子務(wù);故障診斷中的數(shù)學(xué)概念[N];中國(guó)紡織報(bào);2004年

7 羅爭(zhēng)鳴 徐蘭山 羅浩;機(jī)車故障隱患實(shí)現(xiàn)“立體”診斷[N];科技日?qǐng)?bào);2006年

8 郭建國(guó);盲目提高產(chǎn)品的技術(shù)含量不可取[N];中國(guó)工業(yè)報(bào);2006年

9 本報(bào)記者 孫悅?cè)?與天地對(duì)接 為飛船護(hù)航[N];黑龍江經(jīng)濟(jì)報(bào);2006年

10 朱德恒 談克雄;電氣設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)[N];中國(guó)電力報(bào);2002年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 向長(zhǎng)城;基于可拓學(xué)的智能故障診斷與狀態(tài)監(jiān)測(cè)的理論及應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2008年

2 劉應(yīng)吉;車輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷新方法研究[D];東北大學(xué);2008年

3 胡友強(qiáng);數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多元統(tǒng)計(jì)故障診斷及應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2010年

4 高保祿;大型復(fù)雜機(jī)電設(shè)備分布式故障診斷方法研究[D];太原理工大學(xué);2010年

5 曹玉蘋;基于狀態(tài)估計(jì)的石化過(guò)程故障診斷與預(yù)報(bào)方法研究[D];中國(guó)石油大學(xué);2010年

6 李盤靖;遠(yuǎn)程協(xié)同故障診斷關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

7 鞏曉峗;基于全矢譜的非平穩(wěn)故障診斷關(guān)鍵技術(shù)研究[D];鄭州大學(xué);2013年

8 侯俊劍;基于聲像模式識(shí)別的故障診斷機(jī)理研究[D];上海交通大學(xué);2011年

9 譚樹(shù)彬;軋機(jī)厚控系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的研究與應(yīng)用[D];東北大學(xué);2006年

10 陳軍;短信號(hào)分析技術(shù)及其在故障診斷中的應(yīng)用[D];武漢理工大學(xué);2003年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李康力;雙離合器自動(dòng)變速器故障診斷及故障處理研究[D];重慶大學(xué);2011年

2 謝倩;基于模糊Petri網(wǎng)的故障診斷系統(tǒng)的研究[D];長(zhǎng)沙理工大學(xué);2012年

3 賈林;基于多模型估計(jì)的轉(zhuǎn)子典型故障診斷與參數(shù)識(shí)別方法研究[D];上海交通大學(xué);2013年

4 劉春衛(wèi);改進(jìn)支持向量機(jī)在故障診斷中的應(yīng)用[D];華東理工大學(xué);2014年

5 徐真;協(xié)整結(jié)構(gòu)突變理論在系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中的應(yīng)用[D];南京航空航天大學(xué);2007年

6 王劍非;衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)的故障診斷研究[D];南京航空航天大學(xué);2008年

7 王勉宇;基于圖論的過(guò)程故障診斷研究[D];浙江大學(xué);2002年

8 張順?lè)?大型減速機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷系統(tǒng)的研究[D];大連理工大學(xué);2006年

9 吳建港;基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程智能故障診斷系統(tǒng)的研究[D];天津大學(xué);2004年

10 張遠(yuǎn);基于信息融合技術(shù)的故障診斷模型和方法研究[D];中南大學(xué);2003年

本文編號(hào)：941566