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时间:2019-03-17
《基于改进主元分析的微小故障检测算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号密级硕士学位论文题目:基于改进主元分析的微小故障检测算法研究英文并列题目ResearchofSmallFaultDetectionAlgorithmBasedonImprovedPrincipalComponentAnalysis研究生:柯亮专业:控制科学与工程研究方向:控制理论与控制工程导师:熊伟丽教授指导小组成员:学位授予日期:2016年6月答辩委员会主席:崔宝同江南大学地址:无锡市蠡湖大道1800号二○一六年六月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究王作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加W标注和致谢的地方外
2、,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含本人为获得江南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说明并表示谢意。签名:日期:W月弁日J关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定:江南大学有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、一汇编学位论文,并且本人电子文档的内容和纸质论文的
3、内容相致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。签名:謂采/导师签名:也禾却。日期JT^:年月日摘要摘要随着科学技术的不断创新与发展,人类经历了手工业,机器大工业时代,逐步向大型化、集成化和自动化的现代工业方向迈进。工业生产过程往往条件多变,结构复杂,维护困难,这些不利的因素给系统的安全性与可靠性提出了不小的挑战。为了保证工业系统能够持续稳定的工作,需要建立一种有效的机制对其运行状态进行实时的监控。多元统计过程控制提供了一种有效的手段进行故障检测,其中主元分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种最为常见的方法。事
4、故的产生往往都是从微小故障开始的,如果可以及时的检测到这些小故障发生,提供早期预警,就能够避免一系列不必要的损失。本文针对微小故障的特点,在传统PCA的过程监控算法上做了进一步的改进分析,并结合数值仿真与实际工业过程的仿真平台研究,验证了改进后的算法的性能和有效性。本文的主要研究内容如下:(1)介绍了传统PCA算法的基本原理,监控方法。将线性的PCA方法扩展到非线性系统中,对核主元分析(KernelPCA,KPCA)方法的推导过程进行了详细的描述,并比较了两种方法的特点。(2)针对工业过程中的常见的两类微小故障,利用滑动窗口的策略,合并窗口内的采样数据,以实现误
5、差的累加,从而使得故障样本数据与非故障样本数据的分化更加明显,实现对微小故障的放大。该方法能够更为及时的检测到微小故障的发生,最后将其运用到数值仿真与青霉素发酵过程仿真试验中,结果表明,在放大了微小故障之后,改进算法降低了系统的漏报率,提高了检测精度。2(3)在非线性系统中,针对KPCA在计算T统计量时,各主元对于故障敏感度存在差异的问题,提出一种基于相关度分析的KPCA故障检测方法。该方法考虑了测量变量22与T统计量之间的相关度,提取其中对于故障信息更为敏感的主元,建立新的T统计量和控制限。通过数值仿真与TE过程的仿真研究,表明了该算法的监控效果优于传统KPC
6、A方法,提高了监控性能。关键词:多元统计过程;主元分析;微小故障;滑动窗口;相关度IAbstractAbstractWiththedevelopmentandinnovationofscienceandtechnology,mankindhasexperiencedtheageofhandicraftandlargeindustrialmachines,themodernindustryandgraduallymovestothedirectionoflarge-scale,integratedandautomated.Industrialproductionp
7、rocessesareoftenchangeableconditions,complexstructureanddifficulttomaintain,theseadversefactorstothesecurityandreliabilityofthesystemisabigchallenge.Inordertoensurethecontinuousandstableoperationofindustrialsystem,itisneededtoestablishaneffectivemechanismtoreal-timemonitoringtherunni
8、ngstatusofth
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