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《东北大学》 2008年
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基于KPCA与SVM的工业过程故障诊断方法的应用研究

赵晋丽  
【摘要】:为了保证工业过程的安全性,产品质量的稳定性,对生产过程进行在线监测,及时准确地进行故障诊断,已经成为目前过程控制领域一个重要研究方向。特别是基于数据的各种统计方法,由于其不依赖数学模型以及工业现场具有大量易获得的过程数据的原因而更具实用性。这一方法要求收集正常操作条件下,以及在各种故障状态下的历史数据。其诊断步骤包括故障检测和故障识别两步。 本文详细介绍了工业过程中常用到的故障诊断方法,并分析其优缺点。以田纳西-伊斯曼化工工业过程(Tennessee-Eastman Process,简称TEP)为背景,详细分析了其工业过程。介绍了主元分析(Principle Component Analysis,简称PCA)及核主元分析(KernelPrinciple Component Analysis,简称KPCA)原理及其多元统计故障监测方法在TE中的应用。KPCA引入核函数的概念,将原始空间映射到高维的特征空间,在高维空间进行主元分析,使输入数据具有很好的可分性。将两种检测方法应用在TE过程中,得出基于KPCA的多元统计故障检测方法性能优于PCA。 由于支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)方法具有理论完备、全局优化、泛化性能好等特点,具有很好的分类功能。本文在传统的SVM上进行改进,采用多个一对一SVM构造多值分类SVM。并将PCA、KPCA特征提取方法与SVM进行结合,将降维后的线性主元与非线性主元作为SVM输入进行训练和识别。并将其用在TE过程中,得出KPCA-SVM具有很好的故障诊断功能。
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TH165.3

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张昱君;刘爱伦;;基于改进主元分析方法的化工生产过程的故障检测[J];工业控制计算机;2006年01期
2 黄启明,钱宇,林伟璐,李秀喜;化工过程故障诊断研究进展[J];化工自动化及仪表;2000年03期
3 陈玉东,施颂椒,翁正新;动态系统的故障诊断方法综述[J];化工自动化及仪表;2001年03期
4 杨希;钱锋;张兵;;基于核函数主元分析的SVM建模方法及应用[J];华东理工大学学报(自然科学版);2007年02期
5 朱松青;史金飞;;状态监测与故障诊断中的主元分析法[J];机床与液压;2007年01期
6 唐发明,王仲东,陈绵云;一种新的二叉树多类支持向量机算法[J];计算机工程与应用;2005年07期
7 陈玉山;席斌;;基于核独立成分分析和BP网络的人脸识别[J];计算机工程与应用;2007年26期
8 陈文杰,王晶;支持向量机在工业过程中的应用[J];计算机与应用化学;2005年03期
9 李巍华,廖广兰,史铁林;核函数主元分析及其在齿轮故障诊断中的应用[J];机械工程学报;2003年08期
10 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 陈勇;基于多元统计分析的生产过程故障诊断研究[D];浙江大学;2003年
2 刘庆平;神经网络与支持向量机学习算法的理论及仿真研究[D];燕山大学;2003年
3 许光;支持向量机在化工过程建模中的应用[D];浙江大学;2004年
4 潘玉松;基于主元分析的传感器故障检测与诊断[D];华北电力大学(河北);2006年
5 王辉;基于核主成分分析特征提取及支持向量机的人脸识别应用研究[D];合肥工业大学;2006年
6 孙宗宝;基于软间隔支持向量机和核主成分分析的入侵检测研究[D];哈尔滨理工大学;2007年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 盖希杰;邓德茹;吴东;吴春华;王涛;;化工生产过程HAZOP安全评价技术[J];安防科技;2011年10期
2 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
3 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
4 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
5 李淑华;徐良培;陶建平;;基于支持向量机的我国水产品出口贸易风险预警研究[J];安徽农业科学;2008年30期
6 区卫民;谭泗桥;袁哲明;柏连阳;熊洁仪;;SVR-KNN法用于除草剂QSAR研究[J];安徽农业科学;2008年35期
7 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
8 韩勇鹏;;SVM方法及其在乳制品分类问题上的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
9 程伟;张燕平;赵姝;;支持向量机在粮食产量预测中的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
10 武素华;;基于最小二乘支持向量机的土壤含水量检测的研究与分析[J];安徽农业科学;2009年09期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 胡绍林;Karl Meinke;陈如山;;计算机巡回检测控制系统的容错设计[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 张端金;张爱玲;;基于观测器的Delta算子系统故障检测[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
9 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
10 张昌明;新疆汉族、维吾尔族及哈萨克族食管癌血清蛋白质指纹图谱研究[D];新疆医科大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
3 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
4 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
5 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
6 李安新;BP神经网络研究与硬件实现[D];山东科技大学;2010年
7 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
8 安文娟;Fisher和支持向量综合分类器[D];辽宁师范大学;2010年
9 姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
10 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 梁久祯,何新贵,黄德双;前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法[J];北京航空航天大学学报;2000年05期
2 陈绵书,陈贺新,桑爱军;计算机人脸识别技术综述[J];吉林大学学报(信息科学版);2003年S1期
3 张彦铎,姜兴渭;多传感器信息融合及在智能故障诊断中的应用[J];传感器技术;1999年03期
4 王新峰,邱静,刘冠军;基于有监督核函数主元分析的故障状态识别[J];测试技术学报;2005年02期
5 陈艾;倪远平;;自动控制系统的故障检测与诊断技术[J];电工技术;1999年11期
6 刘党辉,沈兰荪,Kin-Man Lam;人脸识别研究进展[J];电路与系统学报;2004年01期
7 鲁子奕,杨绿溪,吴球,何振亚;提高前馈神经网络泛化能力的新算法[J];电路与系统学报;1997年04期
8 田勇,朱云鹏,冯权;遗传算法在神经网络中的研究与应用[J];电气传动自动化;2000年06期
9 孙开盛,梁久祯,黄德双,黄晓萍;前馈神经网络的梯度-牛顿耦合学习算法[J];大庆石油学院学报;2000年02期
10 王国胜,钟义信;支持向量机的若干新进展[J];电子学报;2001年10期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 王海清;工业过程监测:基于小波和统计学的方法[D];浙江大学;2001年
2 吴涛;核函数的性质、方法及其在障碍检测中的应用[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 江锋;支持向量机在分类及人脸检测应用中的研究[D];南京理工大学;2003年
2 许光;支持向量机在化工过程建模中的应用[D];浙江大学;2004年
3 张美文;一个新的基于CIDF的入侵检测系统的设计与实现[D];吉林大学;2005年
4 吴宏伟;基于改进BP神经网络的分布式入侵检测模型研究[D];哈尔滨理工大学;2005年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王明高;王琰;;基于小波提取特征的SVM目标识别[J];沈阳理工大学学报;2006年05期
2 敖小琴;张桥艳;孙宏;;航空客运量预测[J];科学技术与工程;2009年24期
3 田红军;王锡怀;肖健梅;;基于SVM的内模控制算法在船舶航向中的应用[J];仪器仪表用户;2010年05期
4 王玉松;;基于SVM的雷达故障预诊断技术研究[J];舰船电子工程;2011年08期
5 姜琪文,许强,何政伟;基于SVM多类分类的滑坡区域危险性评价方法研究[J];地质灾害与环境保护;2005年03期
6 张龙,熊国良,陈慧,李嶷;基于AR-SVM的转子故障诊断[J];机械设计与制造;2005年11期
7 陈海菊;安居白;刘建鑫;;基于SVM的激光诱导荧光遥感识别海面溢油[J];应用能源技术;2008年02期
8 陈伟宏;;基于SVM的人脸表情识别[J];科学技术与工程;2008年21期
9 谭代明;漆泰岳;;专家系统在瞬变电磁反演中的应用[J];公路交通技术;2009年02期
10 马新明;韩占忠;刘平;;基于支持向量机的输电线路故障诊断分类[J];电气开关;2009年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;A Tool Wear Predictive Model Based on SVM[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
2 ;A CDMA Signal Receiver Based on LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 司爱威;冯辅周;江鹏程;饶国强;王建;;基于可变风险SVM模型的故障识别方法研究[A];第十届全国振动理论及应用学术会议论文集(2011)上册[C];2011年
4 王红伟;董慧;;一种提高SVM分类精度的调制信号识别方法[A];2010年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2010年
5 ;Improved Particle Swarm Optimized SVM for Short-term Traffic Flow Predication[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 宋鑫颖;周志逵;;一种基于SVM的主动学习文本分类方法[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2006年
7 邵杰;叶宁;容亦夏;;基于SVM的多波束测深数据滤波[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 于湘涛;周峰;张兰;魏超;;基于SVM和田口方法的石英挠性加速度计健壮性设计[A];质量——持续发展的源动力:中国质量学术与创新论坛论文集(下)[C];2010年
9 ;Adaptive Control of Nonlinear System Based on SVM Online Algorithm[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
10 张睿;陈雪;马建文;;基于递归SVM的高光谱数据特征选择算法研究[A];第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛文集[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 郭涛;利用SVM虚拟化技术实现容灾[N];中国计算机报;2008年
2 本报记者  张蕾;提升工业过程自动化水平[N];光明日报;2006年
3 曾芸 夏坤 本报记者 石浩均 实习生 朱静 潘梦清;城东崛起一座城 工业撑起一片天[N];九江日报;2010年
4 本报记者 王亚丽;优化过程系统 实现节能减排[N];中国化工报;2007年
5 彭国正;南城主攻工业坚持环保先行[N];抚州日报;2007年
6 本报记者 韩露;乱军之中智者胜[N];证券时报;2000年
7 陈永平冯雪玉;矿山企业成为东乌旗重点税源[N];内蒙古日报(汉);2008年
8 ;梅兰日兰Extreme UPS[N];电脑商报;2004年
9 顾锦龙;能源开采须更新安全理念[N];中国化工报;2011年
10 杨雄飞;炼钢与环境技术的研究方法[N];世界金属导报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
2 宋国明;基于提升小波及SVM优化的模拟电路智能故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2010年
3 张婧;基于SVM的肺结节自动识别方法研究[D];华南理工大学;2011年
4 龙艳花;基于SVM的话者确认关键技术研究[D];中国科学技术大学;2011年
5 许敏强;基于话者统计特征和SVM的文本无关话者确认研究[D];中国科学技术大学;2011年
6 曹志坤;制冷陈列柜性能仿真SVM方法的研究及应用[D];上海交通大学;2010年
7 王金林;基于混沌时间序列和SVM的入侵检测系统研究[D];天津大学;2010年
8 包鑫;稳健回归技术及其在光谱分析中的应用[D];浙江大学;2010年
9 渐令;基于核的学习算法与应用[D];大连理工大学;2012年
10 张克;基于地震正演模拟和SVM的煤与瓦斯突出危险区预测研究[D];中国矿业大学;2011年
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1 严会霞;基于SVM的眼动轨迹解读思维状态的研究[D];太原理工大学;2010年
2 吴迪;基于SVM分类器的分步定位算法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 杨焕;基于Basic-N-Units特征的SVM方法预测MicroRNA[D];吉林大学;2010年
4 曾玉祥;盲抽取与SVM方法在地球化学异常下限提取中的应用[D];成都理工大学;2010年
5 曹云生;基于支持向量机(SVM)的森林生态系统健康评价及预警[D];河北农业大学;2011年
6 张汉女;基于SVM的海岸线提取方法研究[D];东北师范大学;2010年
7 姚玉;基于GA-SVM算法的细胞色素酶P450突变预测[D];上海交通大学;2011年
8 陈燃燃;基于SVM算法的web分类研究与实现[D];北京邮电大学;2010年
9 陈卓;基于聚类和SVM主动反馈的图像检索方法[D];重庆大学;2010年
10 冯青;基因微阵列数据的SVM分类器优化方法[D];东北师范大学;2010年
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