浅议基于主元分析方法的连铸生产过程故障诊断

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时间:2019-03-20

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1、东北大学硕士学位论文基于主元分析方法的连铸生产过程故障诊断姓名:徐永利申请学位级别:硕士专业:检测技术与自动化装置指导教师:谢植20060201东北大学硕士学位论文摘要基于主元分析方法的连铸生产过程故障诊断摘要随着现代工业及科学技术的迅速发展,自动化生产系统规模越来越大,各部件紧密联系,互相耦合。因此当某一部件发生故障时,系统的其他部分也会受到影响,其测量参数也会发生变化,这就使得设备维护人员很难正确的发现故障结点。连铸生产系统就具有这样的特点。为了及时的发现故障,准确的判断故障结点,保证生产过程安全,以及满足产品质量的要求,这就使得生产过程故障诊断系统显得尤为重要。本文结合生产实际,以福建

2、三明钢铁厂一号连铸机生产过程为研究对象,根据现场提供的生产过程数据进行计算仿真,建立连铸生产系统的故障诊断模型,对模型的正确性进行理论研究。第一,对主元分析理论进行叙述,以连铸生产过程数据为基础进行建模、分析,建立使用主元分析方法的故障诊断模型,同时利用贡献图的方法对故障数据进行诊断,找出发生故障的结点。第二,针对上述方法存在的较为严重的漏报和误报现象,提出一种改进方案,即多状态下建模的主元分析方法,对系统进行改进。第三,上述改进方法主要是针对系统建模数据而提出的,考虑到连铸生产系统的动态特性,引入动态主元分析(DPCA)的方法进行建模,其结果较常规主元分析方法而言,较少了漏报和误报现象。第

3、四,将多状态的方式与动态主元分析方法结合,提出多状态下的动态主元分析方法,并将结果与常规动态主元分析方法进行比较,得出结论。仿真结果表明,采用上述方法建立的连铸生产过程故障诊断系统,能够比较及时的发现生产过程中的故障,准确的判别故障位置,可以应用到生产实践当中去。关键词:连铸系统故障诊断主元分析(PCA)动态主元分析(DPCA).II.东北大学硕士学位论文AbstractTheFaultDiagnosisSystemofContinuousCastingSystemBasedontheMethodofPrincipalComponetAnalysisAbstractAsthespeedyde

4、velopmentofmodernizationindustryandtechnology,thesystemofautomationmanufacturebecomemorepopular.Partsofthemcontactandaffecteachothermoreandmore.Sowhensomethingwrongwithoneofthem,theotherpartsofthesystemwillbeaffected.Themeasureparameterwillbeinfluenced。Soitisdifficultforthemaintenancemantofindtheex

5、actlypositionofthemalfunction.Thesystemofcontinuouscastinghavethecharacteristic.Inordertofindthemalfunctionintime,judgethepositionofthemalfunction,keepthesecurityofproductline,andaccord、viththestandardofquality,itisimportantforUStoestablishasystemofmalfunctiondiagnosis.Thisarticlebasedonthefactofpr

6、oductionofsteel,taketheNo.1machineofcontinuouscastinginFujianSanmingsteelworks.Accordingtodataofmanufactureprocess,emulateitbycomputer,andestablishacmodelofcontinuouscastingsystem.Andthenstudyonitaboutthemodel’Sveracity.Firstly,thearticlerecountsthetheoryofthePrincipalComponetAnalysis(PCA).Andgiveo

7、utamodelbasedonthedataoftheprocessofcontinuouscastingsystem.Ifsomemalfunctionshappened,wecanusethemethodofContributionplottofindtheexactlyposition.Secondly,therearesomanyneglectandinaccuracyphenomenon.Soino

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