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《上海交通大学》 2014年
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基于广义非负矩阵投影算法的故障检测与诊断研究

李祥宝  
【摘要】:在日趋复杂的工业过程中,为了保障设备的安全运行,提高生产效率,改善产品质量,特别是尽可能避免灾难性事故的发生,对过程状态进行故障检测与诊断(FDD)是十分必要的。同时,由于计算机集散控制系统的应用和发展,工业过程中会不断有大量的测量数据储存在历史数据库中。如果能够有效的利用这些海量数据,从中挖掘出能够反映系统状态的隐含信息,就可以建立良好的故障检测与诊断模型。这种基于数据的故障检测与诊断方法已经成为当前的一个研究热点。 作为一种新兴的多元统计分析方法,非负矩阵分解(NMF)在智能信息处理研究领域具有十分重要的应用意义。由于在机理上具有隐变量的正向纯加性的特点,NMF方法在实现数据压缩(或曰维数约简)时,能够基于数据的局部特征来描述数据的信息,因而表现出了比传统的方法如主元分析(PCA)等更好的数据解释能力。 鉴于NMF方法具有重要的研究和应用价值,本文旨在探讨将其应用到FDD新方法的研究之中。首先,考虑到FDD领域的特点和要求,本文提出一种广义非负矩阵投影(GNMP)算法作为处理过程数据的核心算法。然后,本文基于GNMP算法研究提出一类FDD新模型;进而对该模型在增强鲁棒性、增加自适应特性以及引入类别信息的监督机制等方面来进行扩展。 具体来说,本文的主要工作和贡献体现在以下几个方面: (1)在现有NMF理论和方法的基础上,提出一种嵌入线性投影的NMF新方法——广义非负矩阵投影(GNMP)算法。该方法放宽了原始数据的非负条件,分解得到的基矩阵具有更好的稀疏性和正交性,并且该方法的乘性迭代规则具有理论上的收敛性。 (2)考虑过程数据的非高斯性,建立基于GNMP算法的故障检测与诊断模型:提出两个适合GNMP模型的监控统计量——N2和SPE;然后采用核密度估计方法来确定统计量的控制限,以用来在线检测过程的异常情况;另外,为了诊断故障的位置,还设计了针对GNMP的贡献图方法。 (3)研究加强GNMP模型的鲁棒性来解决复杂工况中出现的数据缺失现象,具体为在GNMP算法的基础上融入EM算法的思想,提出一种处理不完整数据的新算法,该方法可以在分解原始数据空间的过程中,将丢失的数值估计出来,进而建立数据缺失情况下的鲁棒故障检测与诊断模型。 (4)针对复杂工况中出现的时变性问题,研究对GNMP模型增加自适应特性的方法,具体为在GNMP算法的基础上结合移动窗技术,本文提出一种基于MWGNMP的自适应故障检测与诊断方法。该方法可以在过程的稳态发生变化的时候,自适应地更新故障检测与诊断的模型,使得该过程仍然保持在受控状态。 (5)研究令GNMP模型能够充分利用数据的类别信息的方法,建立一种有监督的故障分类模型。该方法在GNMP算法基础上融合了Fisher判据分析的思想,将故障诊断转化为一个多类分类问题,即便过程中出现多故障问题,该方法仍然具有很好的诊断性能。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP277

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【参考文献】
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