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《上海交通大学》 2009年
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基于统计学方法的自适应过程监控与故障诊断

何小斌  
【摘要】: 随着工业过程规模的不断扩大和复杂性的日益提高,有效的过程监控和故障诊断是保证生产安全、提高产品质量和经济效益的关键。对复杂的工业过程来说,准确详细的数学模型往往很难得到。即使能够得到,这些理论上的等式也只能描述系统中一部分能量及物料平衡关系。这就限制了基于模型的过程监控方法的应用。另外,随着计算机集散控制系统的应用和发展,大量的测量数据被及时采集和存储。如何从这些海量数据中挖掘出隐藏的有用信息,提高过程监控和故障诊断能力,已经成为越来越迫切需要解决的问题。统计过程监控就是在这种背景下发展起来的,并且受到了广泛关注。 统计过程监控是一种基于多元统计理论的方法。它通过对测量数据进行分析和解释,建立统计监控模型,判断过程所处的运行状态,在线检测和识别过程中出现的异常工况,从而减小由过程故障所造成的损失,提高生产效率。 本文在介绍统计过程监控的研究内容、方法和发展现状的基础上,首先关注了连续生产过程自适应监控方法。基于主元分析(PCA)模型的传统过程监控假设工业过程是静止的,PCA模型一旦建立就不需要发生变化。而实际的工业过程大部分都是时变的,当用一个固定的PCA模型去监控一个时变系统必然引起高的错误率。其次,对于广泛应用于过程故障诊断的Fisher判别分析(FDA),尽管比PCA或偏最小二乘(PLS)具有更好的故障诊断性能,但是当故障数据存在相互重叠时,它的故障诊断能力显著下降。与其它模式分类问题不同,过程故障诊断具有一个特殊类:正常数据类。改进的FDA充分利用这个特殊类,有效提高了FDA的故障诊断能力。最后,通过核方法将上述自适应监控方法和改进的FDA推广到非线性情况。具体来说,本文的主要工作和贡献体现在以下几个方面: 1、针对工业过程时变特性,提出了一种新的基于可变移动窗PCA(VMWPCA)的自适应监控方法。在递归更新协方差矩阵的基础上,VMWPCA首先将移动窗技术与经典的秩r奇异值分解算法(R-SVD)结合起来,实现了PCA监控模型的递归更新。另一方面,移动窗的长度应该是一个取决于过程变化快慢的重要调节参数,而不能简单凭经验选择一个固定长度。为此,提出了一种可变移动窗策略,并详细讨论了各参数的选择方法。它的最大特点是最优移动窗长度直接由反映过程变化的均值和协方差矩阵的变化来决定。 2、针对非线性时变工业过程,结合核主元分析(KPCA)处理非线性数据的优点,提出了基于可变移动窗核主元分析(VMWKPCA)的非线性自适应监控方法。通过核方法将VMWPCA推广到VMWKPCA,需要解决两个主要问题:一是通过核化R-SVD实现KPCA监控模型的递归更新;二是实现特征空间上的可变移动窗策略。 3、结合过程故障诊断的特点,提出了基于变量加权FDA(VW-FDA)的故障诊断方法。VW-FDA将变量加权与传统FDA结合起来。通过变量加权获得每一个故障的加权向量后,对所有故障数据类分别进行加权。VW-FDA能够从这些加权数据中获得更多判别信息,从而提过FDA的故障诊断能力。准确的变量加权是VW-FDA的重要一环。为此,提出了基于偏F值和累计变化百分比(CPV)的变量加权方法。CPV从全部测量变量中挑选候选变量后,只计算候选变量的偏F值,而不是全部测量变量的偏F值。这样,不仅提高了偏F值的计算效率,而且也有效消除了无关变量的影响,改善了偏F值的加权性能。 4、将非线性变量加权与核FDA(KFDA)结合起来,提出了基于变量加权KFDA(VW-KFDA)的非线性故障诊断方法。这里非线性变量加权通过最大化变量加权准则:核目标对齐(Kernel Target Alignment)来获得每一个故障的加权变量。与KFDA中的瑞利商(Reyleigh Quotient)准则不同,核目标对齐只与核矩阵有关,而不需要在优化过程中反复计算判别向量。通过对加权故障数据集执行KFDA,VW-KFDA能够从相互重叠数据中获得更多判别信息,从而提高KFDA的故障诊断能力。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP277

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 陈亚华,蒋丽英,郭明,王树青;基于多向Fisher判据分析的间歇过程性能监控[J];吉林大学学报(信息科学版);2004年04期
2 赵忠盖;刘飞;;因子分析及其在过程监控中的应用[J];化工学报;2007年04期
3 王海清,宋执环,王慧;PCA过程监测方法的故障检测行为分析[J];化工学报;2002年03期
4 陈国金,梁军,钱积新;独立元分析方法(ICA)及其在化工过程监控和故障诊断中的应用[J];化工学报;2003年10期
5 冯雄峰,阳宪惠,徐用懋;多元统计过程控制方法的平方预测误差分析[J];清华大学学报(自然科学版);1999年07期
6 王海清,宋执环,王慧,詹宜巨;小波阈值密度估计器的设计与应用[J];仪器仪表学报;2002年01期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 赵旭;基于统计学方法的过程监控与质量控制研究[D];上海交通大学;2006年
【共引文献】
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1 朱晶,李大卫;多元统计分析方法在经济评价中的应用[J];鞍山科技大学学报;2003年04期
2 王友明;多元统计分析方法及其在经济研究中的应用[J];安徽水利水电职业技术学院学报;2003年02期
3 唐世君,尹继亮,张一心;夏季服装热湿舒适性的综合评价[J];北京服装学院学报;2000年01期
4 周高岚;主成分分析在教学水平评估中的应用[J];北华大学学报(社会科学版);1996年12期
5 贾振邦,汪安,吴平,张宝权,赵丽华;用脸谱图对太子河本溪市区段河流沉积物中重金属污染进行评价的研究[J];北京大学学报(自然科学版);1993年06期
6 张昱,林君,邵明武,张波,李新云,李惕川,程维虎;模式识别-优化迭代目标转换因子分析法同时测定硝基苯类化合物的研究[J];北京工业大学学报;1999年02期
7 张波,林君,邵明武,李惕川,徐莲;化学计量学分光光度测定混合硝基苯[J];北京工业大学学报;2000年02期
8 张宝泉,刘庆东,王恺;影响环境监测人员工作因素的主因子分析[J];北京工业大学学报;1994年02期
9 仇越,刘向群,张洪钺;基于频谱法的航空起动发电机故障检测与诊断[J];北京航空航天大学学报;2004年05期
10 徐波,唐海龙,李行善;基于DTW的涡扇发动机气路故障定量诊断方法[J];北京航空航天大学学报;2004年06期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李建林;曹鸣;;多变量统计过程控制技术在火电厂设备故障检测中的应用[A];2005年全国自动化新技术学术交流会论文集[C];2005年
2 郑玲红;潘玉松;;PCA故障检测方法在火电厂生产过程中的应用[A];广西电机工程学会第九届青年学术论坛论文集[C];2006年
3 牛大鹏;刘海峰;贾明兴;王福利;;一种新的非线性主成分分析故障诊断[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
4 彭远光;李茂青;;主成份分析方法在人工智能、专家系统控制策略上的应用[A];1995年中国控制会议论文集(下)[C];1995年
5 郝慧;王南华;;小波分析在载人飞船GNC系统故障诊断中的应用[A];第二十四届中国控制会议论文集(下册)[C];2005年
6 吴彬;廖瑛;曹登刚;卢晓慧;;基于自适应观测器的导弹电动舵机故障诊断方法研究[A];'2008系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2008年
7 周仲华;王仁祥;陈金湘;;抗虫杂交棉纤维品质性状的主成分分析[A];中国棉花学会2005年年会暨青年棉花学术研讨会论文汇编[C];2005年
8 王致杰;王崇林;卢文海;王进野;;煤矿提升机综合安全智能控制策略研究[A];第十五届全国煤矿自动化学术年会和中国煤炭学会煤矿自动化专业委员会学术会议论文集[C];2005年
9 张倩伟;贵斌威;;我国各地区科技资源配置的相对有效性研究[A];2007年山东大学“海右”博士生学术论坛论文集[C];2007年
10 王秀泽;孙佳;马轩文;;大学物理与高等数学的相关性研究[A];2005年全国高校非物理类专业物理教育学术研讨会论文集[C];2005年
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1 李艳;制浆蒸煮过程纸浆卡伯值软测量技术研究与应用[D];华南理工大学;2003年
2 郝大力;路面性能的评价与分析研究[D];长安大学;2000年
3 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
4 吴振锋;基于磨粒分析和信息融合的发动机磨损故障诊断技术研究[D];南京航空航天大学;2002年
5 孙立成;船舶避碰决策数学模型的研究[D];大连海事大学;2000年
6 徐旭;燃烧过程中二噁(口英)的生成及排放特性的研究[D];浙江大学;2002年
7 田光进;基于遥感与GIS的90年代中国城乡居民点用地时空特征研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
8 王志鹏;基于信息融合技术的故障诊断方法的研究及应用[D];大连理工大学;2001年
9 刘洪刚;液体火箭发动机智能故障诊断理论与策略研究[D];国防科学技术大学;2002年
10 李双杰;企业绩效评估和效率分析[D];中国社会科学院研究生院;2002年
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1 施健;工业过程统计建模与监控方法研究[D];浙江大学;2006年
2 吴希军;基于主元分析方法的空调系统传感器故障诊断研究[D];燕山大学;2005年
3 刘道敏;分布式多元统计监测系统的研究与实现[D];南京航空航天大学;2005年
4 王洁;奇异线性模型中最小二乘估计的相对效率[D];广西师范大学;2000年
5 蔡棋瑛;基于小波分析和神经网络的桩身缺陷诊断[D];华侨大学;2001年
6 王春柏;CO_2焊接过程动态信号特征分析[D];甘肃工业大学;2001年
7 郑水庆;酸模属药用植物的生药鉴定与资源利用研究[D];第二军医大学;2001年
8 樊春玲;低频振动下机械故障诊断技术的研究[D];燕山大学;2001年
9 张玉海;医院门诊病人病例组合方法的研究[D];第四军医大学;2001年
10 陈奇志;双线性系统鲁棒故障诊断及分析[D];西北工业大学;2001年
【同被引文献】
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1 魏余芳,曾蓉;现场总线技术与应用[J];兵工自动化;2002年04期
2 汪东,许振良,孟庆华;浆体管道输送临界流速的影响因素及计算分析[J];管道技术与设备;2004年06期
3 张石,高麟;控制系统组态软件的现状与发展[J];工业控制计算机;1997年05期
4 顾洪军,张佐,吴秋峰;控制系统的网络化发展[J];工业仪表与自动化装置;2000年01期
5 朱大奇,于盛林;基于知识的故障诊断方法综述[J];安徽工业大学学报;2002年03期
6 吴新忠,乔宏颖,任子晖;现场总线技术综述[J];工矿自动化;2004年01期
7 丁宏达;浆体管道输送设计流速在运行中的可靠性分析[J];水力采煤与管道运输;2002年01期
8 王荣杰;胡清;;基于知识的故障诊断方法的发展现状与展望[J];微计算机信息;2006年07期
9 周爱华;现场总线技术与产品的现状与发展[J];自动化与仪器仪表;2003年01期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 付克昌;基于结构优化PCA的传感器故障诊断方法及其应用研究[D];浙江大学;2007年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 王海清,宋执环,王慧;PCA过程监测方法的故障检测行为分析[J];化工学报;2002年03期
2 陈国金,梁军,钱积新;独立元分析方法(ICA)及其在化工过程监控和故障诊断中的应用[J];化工学报;2003年10期
3 王华忠,俞金寿;统计学习理论与支持向量机在过程控制中的应用[J];化工自动化及仪表;2004年05期
4 王海清,宋执环,王慧,詹宜巨;小波阈值密度估计器的设计与应用[J];仪器仪表学报;2002年01期
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1 郭明;基于数据驱动的流程工业性能监控与故障诊断研究[D];浙江大学;2004年
2 何宁;基于ICA-PCA方法的流程工业过程监控与故障诊断研究[D];浙江大学;2004年
3 谢磊;间歇过程统计性能监控研究[D];浙江大学;2005年
4 赵仕健;多元统计过程监控若干问题研究[D];清华大学;2005年
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1 胡学发;王姝;王福利;何大阔;;基于MICA-FDA的水压试验机故障诊断方法研究[J];仪器仪表学报;2008年08期
2 卢娟;刘飞;;基于规范变量分析的动态多变量过程故障诊断[J];计算机测量与控制;2007年08期
3 牛慧峰;姜万录;王文杰;;阴性选择算法在工业控制系统故障诊断中的应用[J];燕山大学学报;2008年04期
4 许恒;李锋;;多变量统计过程控制的现状与展望[J];江苏广播电视大学学报;2006年03期
5 赵成燕;刘爱伦;;基于小波包去噪与PCA的故障检测与诊断方法研究[J];自动化技术与应用;2006年02期
6 肖应旺;徐保国;;CSMWPCA方法及其在批过程故障诊断中的应用[J];计算机工程;2006年08期
7 熊伟丽;肖应旺;徐保国;;基于特征子空间的滑动窗PCA在批过程故障诊断中的应用[J];计算机与应用化学;2006年04期
8 王继业;孟永炎;;利用MICE对μP系统的故障诊断[J];华北电力大学学报;1988年03期
9 Milliam S.Faught;于碧媛;;人工智能在航空航天领域中的应用[J];导弹与航天运载技术;1989年12期
10 赵美德,洪家荣,王开铸;诊断专家系统的进展[J];哈尔滨工业大学学报;1992年05期
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1 黄闯;侍洪波;;基于分形几何的化工过程故障诊断应用研究[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
2 郭金玉;曾静;;基于Fisher判别分析的故障诊断[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(上)[C];2005年
3 刘仁德;胡申辉;徐家倬;;磨煤机的故障诊断[A];第十届全国设备监测与诊断技术学术会议论文集[C];2000年
4 戴乐云;李建康;;振动信号时间序列建模在故障诊断中的应用[A];振动工程学报(工程应用专辑)[C];2001年
5 李晓栋;胡清华;;汽轮机故障诊断文本支持系统的研究与建立[A];2004电站自动化信息化学术技术交流会议论文集[C];2004年
6 王航;于歆杰;;遗传算法在故障诊断中应用的新方法[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
7 单鸿鹏;关月红;;频谱分析技术在滚动轴承故障诊断中的应用[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年
8 张珍;韩厚德;陈宝忠;;基于卫星通信的船舶冷藏集装箱远程故障诊断系统[A];制冷空调新技术进展——第四届全国制冷空调新技术研讨会论文集[C];2006年
9 卫红梅;段滋华;;高速回转轴油膜振荡故障诊断分析[A];2006年石油和化工行业节能技术研讨会会议论文集[C];2006年
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1 黄安华;液压制动系统的故障诊断[N];中国汽车报;2002年
2 李萍;济钢EAM离线网络点检和故障诊断管理系统开发应用[N];世界金属导报;2007年
3 胡荣山 马巍;上海海大一课题列入国家“863”计划[N];中国船舶报;2007年
4 孙建阳 刘波;小型渔船柴油机故障诊断与排除[N];中国渔业报;2008年
5 见习记者 仝亚娜;孙彦广:冶金故障诊断设备前景广阔[N];机电商报;2005年
6 小田;网卡故障诊断[N];中国电脑教育报;2000年
7 陈全东;干式复合“粘边”故障诊断[N];中国包装报;2003年
8 龚献荣;大型天然气装置实现网络化监测[N];中国化工报;2005年
9 周传勇 杜慧;济钢网络化设备点检与故障诊断管理系统上线运行[N];世界金属导报;2008年
10 汤怀京;WLAN也有“线”[N];中国计算机报;2004年
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1 何小斌;基于统计学方法的自适应过程监控与故障诊断[D];上海交通大学;2009年
2 宋其江;基于有向图模型的故障诊断方法研究及其在航天中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 陈非;基于过程信息融合的旋转机械信息(火用)故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年
4 冯志鹏;计算智能在机械设备故障诊断中的应用研究[D];大连理工大学;2003年
5 宋凯;基于PLS的统计质量监控研究与应用[D];浙江大学;2005年
6 李敏;复杂机械基于数据的建模与故障诊断[D];太原理工大学;2010年
7 鲁峰;航空发动机故障诊断的融合技术研究[D];南京航空航天大学;2009年
8 蒋斌;机电系统故障诊断的理论与应用研究[D];浙江大学;2002年
9 盛晨兴;挖泥船动力机械远程诊断系统关键技术研究[D];武汉理工大学;2009年
10 曹龙汉;柴油机智能化故障诊断技术研究[D];重庆大学;2001年
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1 别立波;基于数据驱动的连续过程故障发现与诊断研究[D];沈阳工业大学;2009年
2 王明秀;大型汽轮发电机故障诊断专家系统诊断处理子系统的研究[D];华北电力大学;2001年
3 刘峰;基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统的研究[D];西安理工大学;2003年
4 许东;地空导弹混合智能故障诊断专家系统的设计与实现[D];西北工业大学;2002年
5 石金彦;基于规则的数据挖掘方法在故障诊断中的应用[D];郑州大学;2003年
6 周春健;基于小波变换的旋转机械故障诊断[D];南京航空航天大学;2004年
7 陈洁;基于Web的远程监测与故障诊断系统研究[D];武汉科技大学;2004年
8 辛惠娟;汽车发动机故障诊断专家系统的开发研究[D];华北电力大学(河北);2004年
9 刘满国;基于小波的导弹测试信号处理与故障诊断[D];西北工业大学;2005年
10 朱胜利;关于独山子炼油厂进料泵的故障诊断[D];新疆大学;2002年
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