基于判别式PLS的过程故障诊断方法

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1、基于判别式PLS的过程故障诊断方法摘要口前，随着现代工业及科学技术的迅速发展，现代化的流程工业系统不断朝着大规模、复杂化、集成化的方向发展，自动化水平也不断地提高。与此同时，其发生故障的可能性也随之增加。这类系统一旦发生故障，不仅将会造成人员和财产的巨大损失，而且对生态环境也将会造成不可挽冋的影响。因此，过程监控已经成为过程控制领域的研究热点之一。如果故障能被及时地检测和诊断出来，不仅能改善过程的安全性，减小损失，而且能提高产品质量。因为过程监控中基于数据驱动的方法是一种仅仅依赖于过程的历史数据，而不依赖于过程机理的

2、建模方法，因此，这种方法在过程监控中得到越来越多的关注。木论文着重丁过程监控中的故障诊断这一方面的研究。针对皿纳西-伊斯曼过程(Tennessee・EastmanProcess,TEP),提出了一类基于判别式部分最小二乘(DiscriminantPartialleastsquares,DPLS)和基于费舍尔判别分析(FisherDiscriminantAnalysis)的故障诊断方法。通过判别式部分最小二乘(DPLS)和费舍尔判别分析(FDA)对这些故障类型进行建模和决策。对于新的测量数据，我们就可以通过判别式PLS

3、和Fisher判别法进行过程的监控与故障诊断，与传统的基TPCA等方法相比，这两种方法都提高了故障的分离能力。木论文主耍完成了这两种方法算法的实现以并对两种方法的故障诊断性能进行了比较研究。将两种方法分别应用于TE过程4类典型故障的诊断研究中，结果表明：DPLS和FDA都能很好的诊断出对过程影响较人的故障，而FDA能更好地诊断出对过程影响较小的故障，对于这四类故障屮的每-•类，FDA的故障诊断性能都优于DPLSo关键词：部分最小二乘法；判别式部分最小二乘；Fishery别分析；故障诊断AStudyontheFault

4、DiagnosisMethodBasedOnDPLSAbstractWiththeprogressofmodernindustriesinlarge-scaleandintegration,processeshavebecomemoreandmorecomplexandcontainalargenumberofmeasuredvariables.Oncefaultsoccur,theywillmakecasualtiesandsignificanteconomiclosses.Therefore,theprocess

5、ingmonitoringhasbeenbecomeoneofthemostactiveresearchareasinprocesscontrol.Iffaultscanbedetectedanddiagnosedintime,thesafetyofprocessoperationisimproved,productivitylossisreducedandproductqualityisenhanced.Sincethedata-drivenmethodsofprocessmonitoringrelyonlyont

6、hehistoricprocessdataanddonotassumeanyformofmodelinformation,theyhavebeenpaidmoreattention.Inthisthesis,ourattentionfocusonthestudyofthefaultdiagnosis,whichisonepareoftheprocessingmonitoring.AimingatTennessee-eastman(TE)process,twomethodsoffaultdiagnosisareprop

7、osedbasedonParitalLeastSquares(DPLS)andFisherDiscriminantAnalysis(FDA)andacomparisonstudyoffaultdiagnosisperformancebetweenthetwomethodsiscarriedout.ThroughthemodelbasedonDPLSorFDA,newmeasuringdatescanbedividedintotherighttypeofknownfaults.Comparisingwiththetra

8、ditionalPCA.thetwomethodsaremoreeffective.BothmethodsareappliedtothefourtypicalfaultdiagnosisofTEprocess.TheresultshowsthatDPLSandFDAcanbetterdiagnosthebigfaultresultedfromt