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时间:2020-03-26
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1、管理创新刍议多尺度主元分析对化工过程故障检测的作用及实践张鑫浙江省环境保护科学设计研究院摘要:化工过程中的数据具有非线性以及多尺度性特征,针2.多尺度主元分析对这一特征,提出了一种多尺度主元分析方法。采用小波变化对利用多尺度主元分析方法进行化工过程故障检测,具体体现多尺度性数据进行分析,并借助核函数对非线性数据映射问题加在以下几个方面:以解决,有效的解决了化工过程中变量数据时间序列性动态问建立模型:对化工正常操作过程的数据进行采集,并对采集题。本文就在介绍多尺度主元分析方法的基础上,探讨其在化工到的数据进行小波分解,对比各个尺度细节,建立相应的主
2、元分过程故障检测中的具体应用。析模型。关键词:多尺度;主元分析;化工过程故障检测;作用;实践化工过程监视:进行化工监视,对化工过程产生的数据进行化工过程中,由于其生产环境等因素,常常会发生故障,甚至统计,并根据统计指标或者T值是否存在超限,来判断各个尺度造成严重的安全事故,不仅给化工生产带来严重的经济损失,还中存在重要信息情况;如果尺度中含有重要的信息,就有这个尺对化工工作人员的生命安全造成威胁。对化工过程的故障检测度细节以及重构原始数据对单尺度进行估计,并建立与之对应的能够及时的发现故障并加以诊断,提高化工过程的安全性。多尺单尺度主元分析模型,
3、将新采集到的数据投影到这一模型上;另度主元分析方法在化工过程故障检测中的应用,有针对性的解决外,还需要对这一单尺度模型的控制线以及残差进行计算。化工过程数据特征问题,提高故障检测的实效性。用多尺度主元分析进行过程监控,首先对正常工况下的数据一、多尺度主元分析概述进行多尺度主元分析,对主元分值进行确定,同时确定分值的侦主元分析就是将若干个相关的变量转化为几个少数的独立查界线,对于新观测到的数据,通常将统计量作为过程变化的判变量,将复杂的变量数据简化。对于较为复杂的检测对象,常常断依据。需要选择多个变量实施观测,每一个变量在不同程度上能够反映3.实例
4、分析一定的问题,将这些反映的问题加以总结归纳,能够提高获取信本文以TE过程为例,分析多尺度主元分析方法在化工过程息的准确性、完整性,为问题的推断提供便利。然而多个变量同故障检测中的应用。TE过程是化工生产过程中的一种,这个过时观测会增加观测的难度,通常情况下,选择的多个变量之间存程主要的操作包括反应器、冷夜分离器、冷凝器、压缩机以及解在一定的相关关系,在反映的问题上存在交叉重叠现象。主元分析塔。析就是将原来所有变量综合起来,缩小成少量的变量,这些变量其中,TE过程包括了4个反应过程,共有两种产物生成,另外被称为综合变量,用这几个综合变量来反映观测
5、变量的相关信还有一种惰性物与副产物存在。整个过程包括52个变量,包括息,并且这几个综合变量之间相对独立。操作变量11个以及测量变量41个,其中第12个变量为恒定变多尺度主元分析方法的主要思想是将主元分析方法捕捉过量。采取整个过程中两组稳定正常数据以及二十组不同干扰数程变量间隐含关系功能与小波变换提取过程趋势特征功能相结据。分别用主元分析以及多尺度主元分析对此过程进行监控,得合,使多尺度主元分析方法既能捕捉过程变量大范围的波动,也出,变量发生偏差对SPE值有一定影响,且曲线超出阈值的频率能捕捉过程变量的细小波动,展示了多尺度主元分析方法在过程及连续
6、超出阈值的时间都表明检测效果不理想。而多尺度主元监视和故障早期侦破中良好的应用前景。分析方法对TE过程实施监测中,错误报警相对较少,提高了对化二、化工过程故障检测中多尺度主元分析的应用工过程故障检测的准确性,及对过程变化的诊断能力。1.小波转换总结小波转换分析具有多分辨力分析优势,在时频两域都具备信主元分析方法将复杂的分析过程简化,采用小波转换以及函号局部特征的表征能力,属于一种时频局部变化分析方式,其窗数分析等方式,对化工过程实施故障检测与诊断。在主元分析基口大小保持不变但形状可变。利用这种分析方法能够对瞬间反础上,针对化工过程数据的非线性以及
7、多尺度性特征,提出多尺常信号的探测,并根据正常信号需求进行相应的处理。度主元分析方法,与主元分析方法相比,其故障监控过程出错率小波函数指的是基本小波伸缩平移系,该函数记为ψa,b(t),基更低,有效的提升了化工过程故障检测的准确性以及实效性。本小波记为Y(t)。该函数式可以表示为:ψa,b(t)=1ψ{t-b},其参考文献:aa[1]李磊,朱建宁,司洪波.基于多尺度动态主元分析的化工过中尺度因子用a表示,位移因子用b表示。程故障检测[J].化工自动化及仪表.2010,35(4):23-26.采用小波变换的方式有两种,即离散小波变换以及连续小波[2
8、]邓小刚,田学民.基于多尺度核主元分析的非线性过程监变换。其中离散小波变换采用二进制方式,变换后的小波函数式控方法研究[J].计算机与应
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