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《沈阳工业大学》 2009年
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基于数据驱动的连续过程故障发现与诊断研究

别立波  
【摘要】: 连续工业过程的故障发现与诊断对于安全生产和提高产品的产量和质量都是十分重要的。基于数据驱动的方法由于不需要对过程运行机制和模型进行详细的了解,满足了工业过程往往复杂难于建立精确模型的特点而获得广泛的关注。而基于数据驱动的方法中最为典型就是主元分析(PCA)方法。 本文首先研究了主元分析方法在连续过程故障发现与诊断中的应用。系统介绍了主元分析的原理,相关统计量等,并将主元分析方法应用于标准过程TennesseeEastman过程进行仿真。仿真结果显示主元分析虽然可以快速发现故障,但诊断故障时往往出错,不能准确找到故障位置。 针对主元分析在故障诊断方面的缺陷,提出了基于多块主元分析方法来实现故障发现与诊断。该方法对过程正常数据建立完整的主元模型用来发现故障,对正常数据进行适当的分块并建立各个块的主元模型。当发现故障后先判断故障属于哪一块,再在该块中借助变量贡献率及过程知识诊断出故障所在位置。该方法的实质是将大系统层层分解和简化,明显增强了模型的解释能力和故障诊断能力。Tennessee Eastman过程的仿真研究表明该方法不仅可以快速发现故障并且准确地找到故障位置。 探讨了多块主元分析中不同的分块方法,比较了不同分块方法对TennesseeEastman过程中故障诊断效果的影响并给出数据分块时需要考虑的因素。
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP277

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