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工业过程故障检测自适应流形学习算法研究及应用

檀磊  
【摘要】:故障检测是确保工业过程稳定安全运行的重要技术,研究有效、可行的故障检测方法对于工业过程的平稳运行和生产质量的保障具有重要意义。随着大数据的出现,现代工业过程中大量的运行数据被实时记录并保存下来。基于多变量统计过程监控(MSPM)的故障检测方法得到重点研究与普遍应用。实际工业过程是具有复杂性、非线性等特性,然而传统的故障检测方法没有考虑这些因素;MSPM方法都是提取数据全局结构信息,忽略数据自身的局部结构特征;并且现有的方法不具有在线学习能力,建立的故障检测模型没有自适应能力,在监控对象随时间推移发生变化时不能有效表征系统的运行状态。针对这些问题,基于现有研究基础,本文提出一种自适应流形学习算法用于工业过程故障检测领域,并进行实例仿真来验证该方法的有效性和可行性。(1)介绍了本文研究背景和意义,对工业过程故障检测领域的主要研究内容和现状进行描述。根据实际工业过程中变量数据存在的特性,剖析了现有故障检测方法的局限性,阐述了流形学习方法在故障检测中的优点,说明自适应流形学习算法在故障检测方面研究的意义和价值。(2)针对传统故障检测方法不考虑数据存在非线性、忽略数据局部信息以及不具有在线学习能力的问题,提出一种具有在线学习能力的自适应邻域保持嵌入(ANPE)算法。通过对数据局部结构特征提取来挖掘其整体流形结构,同时算法具有在线学习能力,能够自适应更新模型以适应新的工况。(3)针对ANPE算法更新策略单一性的问题,对算法更新策略进行改进,提出改进的ANPE算法。新的算法结合新样本自身监控结果,使用正常数据中独立于训练样本的数据对模型进行更新。分别以环网柜电缆接头和化工过程为对象进行实例仿真来验证ANPE算法及其改进算法的性能。仿真实验表明具有在线学习能力的ANPE算法及其改进算法能够有效实现对工业过程的故障检测。


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