基于主元分析的故障檢測(cè)與診斷研究.pdf

1、由于現(xiàn)代化大生產(chǎn)的迅速發(fā)展以及科學(xué)技術(shù)的迅速進(jìn)步,現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜,投資越來(lái)越大,自動(dòng)化水平越來(lái)越高,因此系統(tǒng)過(guò)程的安全性和可靠性就顯得特別重要。基于主元分析的多元統(tǒng)計(jì)故障檢測(cè)與診斷技術(shù)是目前過(guò)程自動(dòng)化和控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問(wèn)題之一。
　　 本文首先介紹了故障診斷方法、多元統(tǒng)計(jì)方法和TE過(guò)程模型,研究了基于主元分析方法的故障檢測(cè)技術(shù)以及利用貢獻(xiàn)圖進(jìn)行故障診斷的基本方法。針對(duì)主元分析方法在進(jìn)行故障檢測(cè)與診斷時(shí)存在的不足,

2、將主元分析與小波變換、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法相結(jié)合,分別提出了基于小波去噪主元分析的故障檢測(cè)與診斷方法,基于魯棒主元分析的故障檢測(cè)與診斷方法以及基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性主元分析的故障檢測(cè)方法,將動(dòng)態(tài)主元分析用于故障檢測(cè)與診斷,提出基于動(dòng)態(tài)主元分析的故障檢測(cè)與診斷方法,以TE模型為對(duì)象進(jìn)行了仿真研究和仿真結(jié)果分析。主要研究工作為:
　　 1、研究了主元分析的基本原理,簡(jiǎn)單介紹了田納西-伊斯曼(TE)模型,給出了基于主元分析的故障檢

3、測(cè)與診斷算法流程,通過(guò)TE模型進(jìn)行仿真研究,根據(jù)SPE和T2統(tǒng)計(jì)量的變化來(lái)判斷是否發(fā)生故障,根據(jù)變量對(duì)統(tǒng)計(jì)量的貢獻(xiàn)來(lái)判斷故障變量、識(shí)別故障源,實(shí)現(xiàn)故障的檢測(cè)與診斷。
　　 2、針對(duì)傳統(tǒng)主元分析在處理含噪數(shù)據(jù)時(shí)的不足,研究了小波變換的基本原理,結(jié)合基于主元分析方法的故障檢測(cè)與診斷方法,提出基于小波去噪主元分析方法的故障檢測(cè)與診斷方法,TE模型的仿真研究表明該方法能有效地減少主元個(gè)數(shù),降低誤報(bào)率,提高了故障檢測(cè)與診斷的效果。

4、　　 3、針對(duì)傳統(tǒng)主元分析方法要求建模數(shù)據(jù)的噪聲服從正態(tài)分布,提出了一種基于魯棒主元分析的故障檢測(cè)與診斷方法。該方法使用簡(jiǎn)單的加權(quán)方差-協(xié)方差的估計(jì)值代替?zhèn)鹘y(tǒng)的協(xié)方差,在此基礎(chǔ)上建立主元模型構(gòu)造SPE和T2統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢測(cè)過(guò)程故障并根據(jù)變量對(duì)統(tǒng)計(jì)量的貢獻(xiàn)來(lái)判斷故障變量、識(shí)別故障源,TE模型的仿真研究表明了該方法優(yōu)于傳統(tǒng)的主元分析方法。
　　 4、針對(duì)傳統(tǒng)主元分析方法不能有效地監(jiān)視動(dòng)態(tài)多元過(guò)程,提出了一種基于動(dòng)態(tài)主元分析(DPCA)

5、的故障檢測(cè)方法,根據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)建立動(dòng)態(tài)主元模型,在該模型基礎(chǔ)上利用SPE和T2統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行故障檢測(cè),以TE模型為對(duì)象進(jìn)行了仿真研究,證實(shí)了基于動(dòng)態(tài)主元分析進(jìn)行故障檢測(cè)時(shí)考慮時(shí)序相關(guān)性是由于傳統(tǒng)主元分析。
　　 5、針對(duì)傳統(tǒng)主元分析方法的非線性局限性,將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與非線性主元建模相結(jié)合,提出基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性主元分析故障檢測(cè)方法,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到非線性主元的負(fù)載矩陣從而建立主元模型,仿真研究表明該方法在對(duì)非線