本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障檢測與診斷技術(shù)及其應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《江南大學(xué)》 2015年

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障檢測與診斷技術(shù)及其應(yīng)用研究

盧春紅  

【摘要】：隨著對復(fù)雜工業(yè)過程的可靠性、安全性和疾病診斷的準(zhǔn)確性的要求日益提高,故障檢測與診斷技術(shù)成為了人們關(guān)注的熱點課題之一,在解決過程控制、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的實際問題中得到了廣泛應(yīng)用。一方面,過程系統(tǒng)集成度的提高,系統(tǒng)單元之間的關(guān)聯(lián)度增強(qiáng),對過程控制提出了更高的要求;另一方面,由于現(xiàn)代醫(yī)學(xué)疾病的復(fù)雜性,僅憑借醫(yī)師的從業(yè)經(jīng)驗與專業(yè)技能,容易作出與疾病本身狀態(tài)偏差較大的分析,需要開發(fā)客觀高效的疾病診斷方法。由于互聯(lián)網(wǎng)和信息管理系統(tǒng)的快速發(fā)展,采集和存儲的過程數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長,需要從大樣本的數(shù)據(jù)中提取重要信息,建立合理的檢測與診斷模型。此外,時間、成本、隱私等因素的限制了疾病數(shù)據(jù)的采集,且這些數(shù)據(jù)中包含了大量的冗余特征參數(shù),需要為高維少樣本的數(shù)據(jù)開發(fā)高性能的診斷系統(tǒng)。在這樣的背景下,加上計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等技術(shù)的快速發(fā)展,以數(shù)據(jù)為驅(qū)動、基于統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)的過程監(jiān)控方法和基于智能計算的疾病診斷方法應(yīng)運而生,受到了研究人員的廣泛關(guān)注。目前,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障檢測與診斷方法在過程控制領(lǐng)域已經(jīng)取得了許多研究成果,其中大多數(shù)方法在建模時對過程數(shù)據(jù)設(shè)定了一些假設(shè)條件,如單一運行模態(tài)、線性過程、穩(wěn)定的運行狀態(tài)等。然而,由于市場策略調(diào)整、產(chǎn)品指標(biāo)變動、生產(chǎn)條件變更等因素,數(shù)據(jù)常常無法滿足上述假設(shè)條件,導(dǎo)致這些監(jiān)控方法難以獲得理想的性能。本論文針對大樣本的過程數(shù)據(jù)在實際應(yīng)用中的具體問題,在統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)方法的基礎(chǔ)上,經(jīng)過詳細(xì)分析和系統(tǒng)研究,提出了一系列過程控制方法,達(dá)到了令人滿意的監(jiān)控效果;同時,根據(jù)疾病數(shù)據(jù)高維少樣本的特點,圍繞如何選擇與疾病相關(guān)的重要特征開展研究,提出了智能化的診斷策略。本論文的主要研究內(nèi)容概括如下。1、針對多模態(tài)的非線性過程監(jiān)控問題,從概率角度分析數(shù)據(jù),提出了一種概率核主元分析混合模型(PKPCAM)。在高維的特征空間構(gòu)建概率主元混合模型,將多模態(tài)的數(shù)據(jù)刻畫成多個局部主元分量;根據(jù)貝葉斯推理策略,將局部分量的后驗概率與馬氏距離結(jié)合,形成全局統(tǒng)計指標(biāo),度量樣本偏離正常操作的程度。與傳統(tǒng)的核主元分析、基于k均值聚類的次級主元分析方法不同,PKPCAM能夠合理地描述多模態(tài)非線性過程特征,取得了更好的檢測與診斷效果。2、針對非線性過程中的動態(tài)變化問題,提出了一種基于核獨立成分分析(KICA)的模式匹配方法。在對動態(tài)的過程數(shù)據(jù)特征分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)滑動窗和模式匹配方法,將測試數(shù)據(jù)集與正�；鶞�(zhǔn)集進(jìn)行匹配;在高維的獨立元空間,將角度度量與距離度量融合,構(gòu)建不相似度檢測指標(biāo),并運用變量之間的互信息提取每個變量的貢獻(xiàn)度。該方法在污水處理過程的仿真平臺上,取得了良好的故障檢測與診斷效果。3、針對復(fù)雜的過程數(shù)據(jù)中不僅存在正常操作,而且包含多種故障類型的情況,提出了一種基于局部鑒別分析(LDA)的超平面鄰接距離聚類(HDNC)方法,克服了大多數(shù)傳統(tǒng)監(jiān)控方法建模時需要無污染的正常數(shù)據(jù)的缺陷。通過HDNC方法將無類標(biāo)的多種故障類型從正常操作中分離,并結(jié)合LDA算法,提取了故障數(shù)據(jù)本身的鑒別信息,描述了緊湊的數(shù)據(jù)聚類結(jié)構(gòu)。利用田納西-伊斯曼和污水處理的仿真實驗,證明了該方法能夠?qū)崿F(xiàn)對復(fù)雜化工過程的有效檢測與分類。4、針對多階段的間歇過程,對過程數(shù)據(jù)進(jìn)行批次方向的展開后,提出了一種基于全局局部鑒別分析(GLDA)的高斯過程回歸(GPR)模型。借助于隱馬爾科夫模型的隨機(jī)推理能力,識別出間歇過程的不同階段;在建立回歸模型前,GLDA算法提取了與質(zhì)量輸出高度相關(guān)的過程變量,消除了冗余變量,減輕了回歸模型的復(fù)雜度;在不同的階段內(nèi)建立各自的局部GPR模型,在線應(yīng)用時選擇最匹配的局部GPR模型進(jìn)行質(zhì)量預(yù)測。通過青霉素發(fā)酵過程的仿真平臺,驗證了該方法在多階段的間歇過程中的有效性。5、針對高維少樣本的疾病數(shù)據(jù)問題,提出了一種基于遺傳算法(GA)的特征選擇方法。通過GA對樣本空間的優(yōu)化搜索,無需所選特征數(shù)的先驗知識,選擇了最優(yōu)的特征子集;該特征子集不僅能夠描述不同類別數(shù)據(jù)之間的鑒別信息,考慮了特征之間的冗余程度,而且并不依賴具體的分類器。在標(biāo)準(zhǔn)的肺癌數(shù)據(jù)仿真實驗中,利用三種不同的分類器,與常用的特征選擇方法、全體特征集進(jìn)行比較,證明了所提特征選擇方法具有更好的分類表現(xiàn)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP277
【目錄】：

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4 李霄劍;魯棒自適應(yīng)故障檢測與隔離方法研究[D];東北大學(xué);2011年

5 馬傳峰;基于觀測器的魯棒H_∞故障檢測問題研究[D];山東大學(xué);2007年

6 周樂;基于概率的工業(yè)過程數(shù)據(jù)建模與故障檢測[D];浙江大學(xué);2015年

7 趙海軍;新一代互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)及故障檢測若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];北京郵電大學(xué);2009年

8 朱張青;動態(tài)系統(tǒng)的魯棒故障檢測與診斷技術(shù)[D];南京理工大學(xué);2005年

9 李岳煬;基于觀測器的離散時變系統(tǒng)魯棒故障檢測問題研究[D];山東大學(xué);2011年

10 馬玉鑫;流程工業(yè)過程故障檢測的特征提取方法研究[D];華東理工大學(xué);2015年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 孟程程;基于多元統(tǒng)計分析的故障檢測與應(yīng)用研究[D];中國計量學(xué)院;2013年

2 李亮;云環(huán)境下故障檢測研究[D];中南大學(xué);2012年

3 李暢;工業(yè)過程故障檢測的方法及應(yīng)用研究[D];東北大學(xué);2011年

4 朱嶸嘉;基于模型的故障檢測及容錯控制方法研究[D];江南大學(xué);2006年

5 杜運成;基于等價空間方法的采樣系統(tǒng)故障檢測[D];東華大學(xué);2008年

6 祝翔宇;低成本數(shù)字集成電路在線故障檢測的研究[D];上海交通大學(xué);2008年

7 夏琳琳;故障檢測與診斷技術(shù)在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2006年

8 李仿華;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實時故障檢測研究[D];安徽大學(xué);2012年

9 劉洪彬;非高斯過程故障檢測與診斷方法研究[D];沈陽理工大學(xué);2014年

10 柯習(xí)龍;網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的大系統(tǒng)魯棒故障檢測[D];南京郵電大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障檢測與診斷技術(shù)及其應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：209312