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基于改进的KICA与FDA工业过程故障诊断方法的研究

作　者: 金婷婷
导　师: 刘建昌
学　校: 东北大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 故障诊断 核独立成分分析 特征向量提取 Fisher判别分析
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


现代流程工业具有大型化、连续化、智能化、重载化、高速化等特点,一旦故障发生,将会造成人员和财产的巨大损失,所以将故障诊断方法做为研究课题,具有重要意义和实际价值。针对流程工业对象的特点,本文以田纳西-伊斯曼过程(Tennessee-Eastman Process,简称TEP)为背景,以核独立成分分析方法(KICA)和Fisher辨别式分析(FDA)为基础,实现对该过程进行故障检测和诊断的目的。本文所作的主要工作如下：(1)详细介绍了故障诊断方法的概念,任务及过程。阐述了故障诊断方法的研究现状,并从定量分析和定性分析角度出发,研究故障诊断方法的分类；(2)研究了独立成分分析(ICA)及核独立成分分析方法(KICA)原理及其多元统计故障检测方法在TEP中的应用。将两种检测方法应用在TEP中,得出基于KICA的多元统计故障检测方法性能优于ICA;(3)对KICA故障检测方法进行了改进。本文将特征向量提取(FVS)和KICA相结合,提出了一种基于FVS的KICA故障检测方法,该方法首先利用FVS寻找一个样本子集,此子集在特征空间F中的映射能够充分表明全部样本数据的映射,然后再进行KICA运算。当样本个数很大时,降低了KICA的计算量,缩短了计算时间。通过对TEP的典型故障仿真研究,验证了提出方法的有效性；(4)对FDA故障诊断方法进行改进,提出了一种基于KICA-FDA的故障诊断方法。该方法首先通过KICA提取统计独立的关键变量,然后利用提取的关键变量建立FDA故障诊断模型。将该方法应用在TEP的典型故障中,其仿真结果表明,基于KICA-FDA的故障诊断方法的性能优于其它基于FDA的故障诊断方法。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-22
  1.1 故障诊断方法的主要研究内容  10-21
    1.1.1 工业过程故障诊断的步骤  10-11
    1.1.2 故障诊断的方法分类  11-21
  1.2 本文的研究内容  21-22
第2章 基于改进核独立成分分析的故障检测方法  22-40
  2.1 独立成分分析  22-28
    2.1.1 ICA的基本概念  22-23
    2.1.2 ICA分析的独立性判据  23-27
    2.1.3 ICA算法的实现  27-28
  2.2 基于ICA的故障检测方法  28-31
    2.2.1 ICA空间的划分  28-29
    2.2.2 统计量控制限的计算  29-30
    2.2.3 离线建模和在线检测步骤  30-31
  2.3 基于核独立成分分析的非线性故障检测方法  31-35
    2.3.1 特征空间中数据的白化  31-33
    2.3.2 统计量控制限的计算  33-34
    2.3.3 离线建模和在线检测步骤  34-35
  2.4 改进KICA的非线性故障检测方法  35-38
    2.4.1 特征向量选择(FVS)算法  36-38
    2.4.2 基于FVS的KICA故障检测方法  38
  2.5 本章总结  38-40
第3章 基于改进费舍尔判别分析的故障诊断方法  40-48
  3.1 Fisher判别式分析  40-44
    3.1.1 FDA的基本原理  40-42
    3.1.2 低维判别空间的确定  42-43
    3.1.3 基于FDA的故障诊断步骤  43-44
  3.2 基于KICA-FDA故障诊断方法  44-45
    3.2.1 KICA-FDA离线建模步骤  44-45
    3.2.2 KICA-FDA在线故障诊断  45
  3.3 本章小结  45-48
第4章 仿真实验研究  48-66
  4.1 田纳西-伊斯曼过程过程描述  48-53
    4.1.1 TE过程工艺流程  48-49
    4.1.2 TE过程变量和过程故障  49-53
  4.2 基于改进KICA故障检测方法的仿真实验  53-62
    4.2.1 基于KICA的故障检测方法的仿真实验  53-58
    4.2.2 基于改进KICA故障检测方法的仿真实验  58-62
  4.3 基于改进FDA故障诊断方法的仿真实验  62-64
  4.4 本章小结  64-66
第5章 总结与展望  66-68
  5.1 总结  66-67
  5.2 展望  67-68
参考文献  68-74
致谢  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 监视、报警、故障诊断系统
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