基于模式识别的流程工业生产在线故障诊断若干问题研究

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1、摘要随着流程工业系统不断地朝着大规模化、复杂化与智能化方向发展，研究与设计一个快速有效的在线智能故障诊断系统，使其具备在线故障检测、在线故障诊断、在线识别引起故障发生的相关监控变量以及在线学习更新系统认知能力的功能，正在成为流程工业及系统科学智能领域的一个重要研究课题。利用该系统，专家工程人员可以快速地对流程工业系统进行在线故障检测诊断，从而有效地保证企业生产的安全运行，最终达到提高企业生产效率的目的。目前，随着计算机集成过程系统(CompmerIntegratedProcessSystem，CIP

2、S)的发展，流程工业系统在运行过程中，有大量的过程数据被采集和保存下来。如何充分利用这些数据的深层次信息，来进一步提高故障检测与诊断能力，正在成为研究在线智能故障诊断系统的一个热点。本论文主要以支持向量数据描述(SupportVectorDataDescription，SVDD)与随机森林(RandomForests，RF)模式识别工具为基础，对流程工业在线故障诊断的若干问题进行研究，其具体内容如下：(1)针对SVDD的核参数17"优化及其决策边界规整问题，提出了基于核样本球形分布的核参数优化方法与

3、基于核主元分析(KernelPrincipalComponentAnalysis，KPCA)的SVDD决策边界规整方法。核参数优化方法主要利用测量核空间样本的非高斯性值，来寻找较优的核参数。当核参数选定之后，核空间的样本可能存在分布不均匀的现象，针对此问题，本文进一步利用KPCA来调整决策边界线，以使得SVDD达到更优的分类性能。(2)针对SVDD处理大数据样本时存在时间复杂度较大的问题，提出了一种随机蚕食快速增量式支持向量数据描述算法(RandomGreedIncrementalSVDD，RGIn

4、c—SVDD)。首先，该算法利用随机抽样定理(SamplingLemma,SL)把训练样本集分割成一些小训练集，然后将其中某一子训练集用来建模一子Inc．SVDD，分类器，最后利用迭代蚕食算法来合并增长子Inc．SVDD，分类器，以生成整个训练集的SVDD分类器。RGInc．SVDD算法使得标准SVDD的时间复杂度从O(n3)降到基于模式识别的流程工业在线故障诊断若干问题研究O(floor(n／k)3)，其中F／,k分别为训练集的样本数与迭代过程中的平均蚕食样本数。(3)针对SVDD决策边界的过严格

5、问题，提出了一种核最小体积椭球体数据描述方法(KemelMinimumVolumeEnclosingEllipsoid，KMVEE)。KMVEE采用的是与SVDD类似的思想，即在核空间中寻找一个最小体积的超球体来尽可能多地包含核映射样本，并以该球体作为界面来对数据进行描述。在相同的核参数设置下，KMVEE能够生成比SVDD更紧凑的决策边界，这使得其性能得到进一步地改善。(4)针对可认知故障(即落于超球体内的故障样本k如)的诊断分类问题，提出了一种拒绝式转导推理多类支持向量数据描述方法(Rejecte

6、dTransductiveInferenceMulti．SVDD，RTIM．SVDD)。该方法应用M+1个超球体来处理M分类问题，及利用了转导推理思想原则来评判模糊样本点的类别归属问题。RTIM．SVDD相对于距离式M．SVDD，性能具有进一步地提高。(5)针对不可认知故障的聚类问题(即落于超球体外的样本K戚dc)，提出了一种改进支持向量聚类(SupportVectorClustering，SVC)方法。该方法主要利用最速下降梯度法来寻找样本的局部最小点，以生成样本不变集，并利用三线完全图(Thre

7、eLineCompletedGraph，TLCG)来标识不变集的簇标签。其时间复杂度]tO(n2垅)降到D(％2m)，其中m为连线取样数，％为局部最优点个数。(6)针对不可认知故障的故障定位问题，提出了一种基于RTIM．SVDD的故障定位方法及基于改进随机森林RF的故障定位方法。基于RTIM．SVDD的方法主要通过性能指数‰的大小来进行故障定位；基于改进RF的方法，主要通过改进Bagging抽取方式、决策树分类以及样本变量重要性法则来生成一改进随机森林，并通过其变量重要性来进行故障定位。以上所有方法

8、的有效性验证，都是基于以下三个数据源：UCI标准数据、TEP(TennesseeEastmanProcess，TEP)故障仿真数据以及基于现实故障仿真数据QAMADICS(DevelopmentandApplicationofMethodsforActuatorDiagnosisinIndustrialControlSystems，QAMADICS)。实验结果证明，上述所提方法是有效II摘要的。点。最后，在总结全文的基础上，提出了有待进一步研究的课题和今后工作的重关键