基于稀疏约束非负矩阵分解算法的故障检测与诊断

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1、申请上海交通大学硕士学位论文基于稀疏约束非负矩阵分解算法的故障检测与诊断系别：自动化系学科：控制科学与工程姓名：王毓学号：1110329052导师：杨煜普教授上海交通大学电子信息与电气工程学院2014年2月万方数据MasterDissertationSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityFaultdetectionanddiagnosisbasedonnon-negativematrixfactorizationwithsparsenessconstraintsDepartment:Automation

2、Major:ControlScienceandEngineeringCandidate:WangYuStudentID:1110329052Advisor:Prof.YangYupuSchoolofElectronicsandElectricEngineeringShanghaiJiaoTongUniversityFebruary,2014万方数据上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品

3、成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。抛淑襁锦:彡z//日期:仍丨够年7月∫7日万方数据上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在~年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。(请在以上ccW”方

4、框内打)学位论文作者签名:彡冫指导教丿币签名:扣沸凡‰日期:7(丫年v月r‰日期:冫(f年冫月′r日万方数据摘要基于稀疏约束非负矩阵分解算法的故障检测与诊断摘要随着计算机集散控制系统的应用和发展，工业生产过程中越来越多的变量能够得到快速监控和处理，现代工业系统也因此朝着复杂化和智能化的方向飞速发展。为了保障设备运行的安全性和可靠性，提高生产效率和产品质量，故障检测和诊断技术就显得尤为必要。基于数据驱动的故障检测与诊断方法是近年来最受欢迎的故障诊断方法，其核心在于如何从大量的数据中挖掘其特征信息。非负矩阵分解（NMF）作为新兴的矩阵分解方法

5、，它能够从大量数据中学习其局部特征，分解得到具有非负性和较强稀疏性的因子，这种非负性在运算上表现为纯加性，而稀疏性则刻画了数据的局部特征。因而NMF方法表现出比传统矩阵分解方法更强的解释性，即局部构成整体的特性。鉴于NMF的上述优点，本文将其引入故障检测与诊断领域，提出了一种基于稀疏约束非负矩阵分解（NMFSC）的故障检测模型，通过结合部件符号有向图和数据重构技术提出了研究故障传播路径的新模式，为探索故障检测与诊断作出有益尝试。具体说来，本文的主要工作包括以下几个方面：（1）在基本的NMF理论和方法上，通过对系数矩阵列向量施加稀第I页万方

6、数据摘要疏约束，提出了一种稀疏约束的非负矩阵分解(NMFSC)方法。该算法能够找出特征空间中表示数据个体之间差异的主要信息。（2）在NMFSC方法的基础上，提出了基于NMFSC的故障检测和诊断模型：提出两个适合NMFSC的监控统计量——CUSUM和SPE统计量来检测故障，当故障发生时，通过数据重构方法对故障数据进行诊断，确定引起故障的主要变量。（3）提出了基于NMFSC的故障传播路径分析方法。针对复杂系统资源过多，拓扑结构过于复杂的问题，提出了通用部件模型（GCM）建模方法，并在此基础上建立了系统的部件符号有向图（CSDG）模型。通过在C

7、SDG相容路径方向上对故障数据进行重构，确定故障最有可能的传播路径。（4）将基于NMFSC的故障检测与诊断方法应用于南极微电网系统中，通过对微电网蓄电池组的性能监控，达到检测出性能老化的蓄电池的目的，使得对蓄电池组的维护更具针对性。关键词：故障检测与诊断，非负矩阵分解，符号有向图，数据重构，故障传播路径第II页万方数据ABSTRACTFaultDetectionandDiagnosisBasedonNon-negativeMatrixFactorizationwithSparsenessConstraintsABSTRACTWiththe

8、developmentofcomputerapplicationsanddistributedcontrolsystems,morevariablescanbemonitoredandhand