本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的非線性過程故障診斷若干問題研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著數(shù)字化技術(shù)的廣泛應(yīng)用以及網(wǎng)絡(luò)科技的快速發(fā)展,在大規(guī)模化工流程工業(yè)中所采集到的時間序列數(shù)據(jù)大都呈現(xiàn)出高維、非線性、不確定性以及不完整性等特征,這對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提出了巨大的挑戰(zhàn)。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相比,統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論憑借著良好的可理解性以及對不確定性的容忍性已經(jīng)引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。本論文主要以工業(yè)過程監(jiān)測為研究背景,以統(tǒng)計學(xué)習(xí)中的相關(guān)理論為基礎(chǔ),集中解決了工業(yè)生產(chǎn)過程中所廣泛存在的不確定性以及非線性等問題,并在數(shù)值仿真與工業(yè)流程數(shù)據(jù)上驗證了所提出方法的有效性和可行性。本文主要的研究內(nèi)容和貢獻如下：Ⅰ.針對多核學(xué)習(xí)中的非凸優(yōu)化問題,提出了一種基于非精確投影法的通用多核學(xué)習(xí)模型GCISP.MKL(Generalized Convexity-based Inexact Projection for Multiple Kernel Learning)和相應(yīng)的學(xué)習(xí)算法,該方法在保證平滑性的同時能夠在有限內(nèi)存空間內(nèi)高效、準(zhǔn)確地收斂于駐點。對該模型廣義凸性的理論研究發(fā)現(xiàn),該通用模型的目標(biāo)函數(shù)是一種嚴(yán)格偽凸函數(shù),而約束條件是一種偽線性函數(shù),因此該優(yōu)化問題的原始問題及其對偶問題間是強對偶的。為了提高算法的計算效率,通過L-BFGS法對優(yōu)化問題中的Hessian矩陣進行近似,這樣可以加快收斂速度。Ⅱ.針對封裝式特征選擇方法所存在的特征單調(diào)性問題以及大規(guī)模化工過程數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的維度爆炸問題,提出了一種基于多核技術(shù)的非單調(diào)特征選擇算法PrimMKL-FS (Primal method for Multiple Kernel Learning-based Feature Selection).通過對多核學(xué)習(xí)的理論分析發(fā)現(xiàn),核矩陣的權(quán)重項對數(shù)據(jù)特征的重要程度具有指示作用,以此為基礎(chǔ)建立了相應(yīng)的優(yōu)化問題,并提出了一種基于Nesterov投影梯度下降的優(yōu)化算法直接對優(yōu)化的原始問題搜索最優(yōu)解,并利用所得到的最優(yōu)組合權(quán)重對特征權(quán)重進行分配。Ⅲ.針對實際生產(chǎn)過程中變量間的相關(guān)性難以滿足傳統(tǒng)分析法的基本假設(shè)(即觀測變量服從Gaussian分布),提出了一種基于獨立元分析-深度網(wǎng)絡(luò)的多變量統(tǒng)計過程監(jiān)測法ICA-Sparse Autoencodera該方法利用獨立元分析法提取出非高斯分布中的隱含變量,對殘差序列運用深度網(wǎng)絡(luò)以解決序列中的非線性問題。同時,在深度網(wǎng)絡(luò)中為了避免模型陷入局部極值,提出了一種受限Boltzmann機的預(yù)訓(xùn)練機制,并利用L-BFGS算法對深度網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)進行更新優(yōu)化。Ⅳ.針對傳統(tǒng)多變量統(tǒng)計過程監(jiān)測法難以得到概率性輸出的問題,設(shè)計出一種基于高斯混合模型的魯棒貝葉斯模型BRR (Bayesian Robust Regression),該模型能夠有效處理系統(tǒng)中的非確定性,同時計算出后驗概率。針對高斯混合模型中存在的兩個主要問題：對離群點缺乏魯棒性以及無窮問題,在模型中引入一種準(zhǔn)確度權(quán)重來識別出過程中的離群點和噪聲,并捕捉數(shù)據(jù)的局部特性；在逆協(xié)方差矩陣上放置了一種逆Wishart分布的先驗知識以避免無窮問題的出現(xiàn)；為了體現(xiàn)出模型成分重要程度的不同,將混合權(quán)重的先驗設(shè)計為一種基于混合比例概率性參數(shù)序列的Dirichlet分布。V針對有限高斯混合模型關(guān)于混合模型的數(shù)量易產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象的問題,提出了一種基于Dirichlet混合過程模型的非參數(shù)Bayesian故障診斷方法。該模型通過假設(shè)樣本中存在無限數(shù)量的簇,在后驗中可以得到關(guān)于簇的數(shù)量、簇中的數(shù)據(jù)和簇相關(guān)參數(shù)的分布,在一定程度上避免了過擬合現(xiàn)象的出現(xiàn)。該方法對于混合權(quán)重附加了一種先驗分布,并利用stick-breaking構(gòu)造法建立起一種Dirichlet混合過程模型,在變分推理過程中采用截斷作用,并根據(jù)自由能反復(fù)修正截斷模型,使得模型選擇和推理過程有機地結(jié)合在一起。最后,在總結(jié)全文的主要研究工作基礎(chǔ)上,對這一研究領(lǐng)域的未來研究重點與方向進行了展望。
【關(guān)鍵詞】：統(tǒng)計學(xué)習(xí) 機器學(xué)習(xí) 非線性過程監(jiān)測 多核學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 高斯混合模型 狄利克雷混合過程模型
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP277
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• Abstract8-15
• 符號與縮寫15-19
• 1 緒論19-35
• 1.1 引言19-21
• 1.2 過程監(jiān)測的基本概念及研究內(nèi)容21-24
• 1.3 非線性故障診斷的研究現(xiàn)狀24-31
• 1.4 本文主要內(nèi)容與創(chuàng)新點31-35
• 2 廣義凸條件下多核學(xué)習(xí)的非精確投影算法35-51
• 2.1 引言35-36
• 2.2 多核學(xué)習(xí)框架36-38
• 2.3 廣義凸條件下的非精確譜投影在多核學(xué)習(xí)中的應(yīng)用38-46
• 2.4 實驗仿真46-48
• 2.5 小結(jié)48-51
• 3 基于多核技術(shù)的特征選擇在非線性故障診斷中的應(yīng)用51-65
• 3.1 引言51-53
• 3.2 基于多核學(xué)習(xí)的非單調(diào)特征選擇法53-58
• 3.3 實驗仿真58-63
• 3.4 小結(jié)63-65
• 4 受限Boltzmann機預(yù)訓(xùn)練機制下的深度學(xué)習(xí)在故障診斷中的應(yīng)用65-83
• 4.1 引言65-66
• 4.2 預(yù)備知識66-67
• 4.3 基于L-BFGS優(yōu)化的稀疏自編碼器及預(yù)訓(xùn)練過程67-72
• 4.4 基于ICA-稀疏自編碼器的故障檢測72-73
• 4.5 實例研究73-81
• 4.6 小結(jié)81-83
• 5 一種新的Bayesian魯棒模型及其在非線性過程故障診斷中的應(yīng)用83-107
• 5.1 引言83-84
• 5.2 預(yù)備知識84-86
• 5.3 Bayesian魯棒回歸模型86-93
• 5.4 魯棒性分析和基于BRR的故障診斷93-97
• 5.5 實例研究97-105
• 5.6 小結(jié)105-107
• 6 基于Dirichlet過程的非參數(shù)貝葉斯故障診斷研究107-119
• 6.1 引言107-108
• 6.2 有限混合模型108-109
• 6.3 變分Dirichlet混合過程模型109-112
• 6.4 實驗研究112-118
• 6.5 小結(jié)118-119
• 7 總結(jié)和展望119-123
• 7.1 研究工作總結(jié)119-120
• 7.2 研究工作展望120-123
• 參考文獻123-135
• 作者簡歷及在學(xué)期間取得的主要科研成果135-136

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