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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。


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