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时间:2019-03-16
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1、硕士学位论文基于典型相关性分析的过程监控系统PROCESSMONITORINGUSINGCANONICALCORRELATIONANALYSISMuhammadShakir(沙奇尔)哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号:TP277学校代码:10213国际图书分类号:681密级:公开工学硕士学位论文基于典型相关性分析的过程监控系统硕士研究生沙奇尔导师尹珅申请学位工学硕士学科控制科学与工程所在单位航天学院答辩日期2018年6月授予学位单位哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP277U.D.C.:6
2、81DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringPROCESSMONITORINGUSINGCANONICALCORRELATIONANALYSISCandidate:MuhammadShakirSupervisor:Prof.YinShenAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlScienceandEngineeringAffiliation:SchoolofAstronauticsDa
3、teofDefense:June,2018Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnologyDissertationfortheMasterDegreeinEngineering,HIT摘要由于对生产质量体系性能和经济运行的要求越来越高,现代工业体系日益庞大,复杂性也越来越高。为了解决这些问题,数据驱动技术,如主成分分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)和典型相关分析(CCA)用于系统故障诊断和过程监控。它们假设要研究的数据不是自相关的。然而,大多数
4、大型化学工业工厂本质上都是非线性的,所以这些技术不能试用于它们,本质上是无效的。为了弥补这个缺陷,需要开发一种能够管理这些过程异常的算法。工业产品的需求正在迅速增长,因此提出了不同的适应性技术。典型相关分析(CCA)是多元数据驱动的方法,它将同时考虑输入输出过程数据。本文讨论了数据驱动技术的实现,如用于田纳西伊士曼(TE)过程监控的主成分分析(PCA)偏最小二乘(PLS)和典型相关分析。主成分分析(PCA)是用于检测和诊断化学过程中的故障的最常用的降维技术。尽管PCA在故障检测方面具有一定的最优性,并且已被广泛
5、应用于故障诊断,但它不是最适合的用于故障诊断。与PCA和PLS相比,典型相关分析(CCA)已被证明可改善化学过程中的故障诊断。使用??2统计和Q统计(SPE)同时检测多个故障。在这项工作中,我们比较了这些技术,发现CCA比PCA和PLS更有效。性能改进由故障检测率来说明。为了进一步比较它们在应用方面的性能,利用田纳西伊士曼过程的行业基准来分析所有讨论的方法的有效性。研究结果致力于为在大规模工业过程中实现成功的PM-FD提供参考。关键字:过程监控;故障诊断;多元统计,田纳西伊士曼过程-I-Dissertation
6、fortheMasterDegreeinEngineering,HITAbstractModernindustrialsystemsaregrowingdaybydayandtheircomplexityisincreasedduetoincreasingdemandsonproductionqualitysystemperformanceandeconomicoperation.Tocopewiththeseissuesdata-driventechniqueslikeprincipalcomponentan
7、alysis(PCA)andpartialleastsquare(PLS)andcanonicalcorrelationanalysis(CCA)usedforfaultdiagnosisandprocessmonitoringforsystems.Theyassumethatdatatobeinvestigatedarenotself-correlated.However,mostlarge-scalechemicalindustrialplantsarenonlinearinnaturesothesetec
8、hniquesnotcopewiththem,invalidinnature.Tofulfillthisgapthereisneedtodevelopanalgorithmthatcanmanagetheseabnormalitiesoftheprocess.Thedemandsofindustrialproductsareincreasingrapidlysodifferentada
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