基于mlle-ocsvm的间歇过程故障监测

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1、中文图书分类号：TP277密级：公开UDC：621.3学校代码：10005硕士学位论文MASTERALDISSERTATION论文题目：基于MLLE-OCSVM的间歇过程故障监测论文作者：马荣学科：控制科学与工程指导教师：高学金副教授论文提交日期:2017年4月UDC：621.3单位代码：10005中文图书分类号：TP277学号：S201402153密级：公开北京工业大学工学硕士学位论文题目：基于MLLE-OCSVM的间歇过程故障监测英文题目：FaultDetectionandDiagnosisofBatchProce

2、ssBasedonMLLE-OCSVM论文作者：马荣学科：控制科学与工程研究方向：间歇过程的故障监测与诊断申请学位：工学硕士指导教师：高学金副教授所在单位：信息学部答辩日期：2017年5月18日授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的

3、说明并表示了谢意。签名：马荣日期：2017年5月18日关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：马荣日期：2017年5月18日导师签名：高学金日期：2017年5月18日摘要摘要随着现代技术和自动化设备的迅猛发展，新兴的技术和设备被广泛应用于当今的各种工业生产过程。近年来，由于生产需求品种和要求越来越多样化，使得工业生

4、产不得不迎合这种需求，而间歇生产过程正好符合生产高附加值、小批量、多品种的生产要求，如今已被广泛应用于药品、化妆品、生物制品的生产过程。然而，随着间歇生产过程的规模扩大以及复杂性增加，保证生产过程的安全性和可靠性也显得尤为重要。因此，如何更好地对间歇生产过程进行故障监测，及时发现并处理故障，显得十分重要。在间歇过程的背景下，针对传统多元统计算法要求监测变量服从高斯分布的前提条件，以及利用传统统计方法构造的监控统计量故障检测率较低的问题，研究了一种基于多向局部线性嵌入方法（Multi-wayLocallyLinearEm

5、bedding，MLLE）和单类支持向量机（One-ClassSupportVectorMachines，OCSVM）相融合的间歇过程故障监测方法，主要做了以下几个方面的研究：（1）研究一种基于多向局部线性嵌入的MLLE方法，并将其应用于间歇过程的特征提取。在间歇过程中，传统的多元统计方法存在前提条件，如假设监测变量呈线性、过程参数不随时间变化等。然而，在实际的间歇过程中，工业对象很难满足上述假设，而且，目前应用于间歇过程的改进算法，大多方法未充分考虑复杂工业过程的综合特征，只是在传统多元统计方法的基础上针对某一特性进

6、行改进，并不能得到很好的特征提取效果。鉴于此，本文将流形学习算法中的局部线性嵌入方法应用于间歇过程的特征提取过程，再利用传统统计量确定控制限。最后，在青霉素发酵仿真平台上运用该方法，进行实验仿真验证，通过实验结果表明，该方法能够较好地对间歇生产过程进行监控。（2）深入研究基于多向局部线性嵌入方法，并对其在间歇过程的故障监测方法进行改进。针对间歇过程独有特性，对该方法的两个核心参数（邻域参数k和降维维数d）进行优化，提升监控系统的自适应能力和监控性能。由于MLLE方法在进行特征提取前，需要对邻域参数k和降维维数d进行设定

7、，而在该方法的运用过程中，大多只是凭借经验来设定参数值，给系统带来了不稳定因素；并且，每次间歇过程中采集的数据都不一样，是随机波动的，单纯靠靠经验设定参数可靠性差。针对该问题，对邻域参数和维数参数分别采用采用自适应邻域选择方法和最-I-北京工业大学工学硕士学位论文大似然估计方法。参数优化得到最优值之后，运用MLLE方法在青霉素发酵仿真系统中进行实验验证，结果表明该参数优化方法可以提高特征提取和间歇过程的性能。（3）为改进监控统计量研究一种基于多向局部线性嵌入方法与单类支持向量机相融合的MLLE-OCSVM的间歇过程故障

8、监测方法。传统的多元统计监控方法本身存在一些假设，如监控变量必须服从独立同分布等条件，而且在将其应用到故障监测中时，又进行了附加的其它假设，如系统输入和输出呈线性相关特性，过程变量服从高斯分布等。但在实际工业生产过程中，这些理想的条件往往难以满足，并且基于马氏距离构造的监控统计量会导致故障检测率降低。针对两个问题，本文将单类支持向