【摘 要】
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生产过程的故障诊断和预测一直是流程工业系统关注的主要问题之一。故障诊断的目的就是通过实时的监测生产过程的运行状态,及时发现不正常情况,并且找出故障原因,解决问题,使
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生产过程的故障诊断和预测一直是流程工业系统关注的主要问题之一。故障诊断的目的就是通过实时的监测生产过程的运行状态,及时发现不正常情况,并且找出故障原因,解决问题,使生产恢复到正常运行状态。故障诊断的方法有很多种(详见第1.2.3节),方法的选用要考虑到不同的监控对象及其复杂程度以及监控效率。随着工业生产过程系统越来越复杂,包括系统的时变性、非线性、大延时、强耦合性等特点,给监控系统的算法使用带来很多难题。多变量统计方法自从被引入到故障诊断领域后,显示了极强的生命力和适应能力,近些年得到了广泛的发展。独立成分分析方法是近几年新引入的一种多变量统计方法,本文以独立成分分析ICA和主元分析PCA方法为基础,通过分析现有方法的研究现状,对传统的PCA方法在多尺度方面做了改进,并利用主元空间差别D作为统计控制指标,更有效地提高算法对过程变化的分析与诊断能力;在对独立成分分析方法的原理和应用做了细致研究的基础上,以田纳西-伊斯曼过程为仿真平台,对ICA方法的应用效果和使用范围进行了深入探讨;针对流程工业中微小故障的特点,引入了多变量累积和控制图的方法,在对微小故障案例的早期预测上起到了良好的监控效果;在提出ICA-MSPCA两步信息提取策略的基础上,综合提出了一种新的基于MCUSUM-ICA-MSPCA方法的流程工业生产过程监控算法,弥补了其他方法的监控缺陷,并通过标准过程仿真模型田纳西伊斯曼过程进行仿真研究,取得了良好的监控效果。
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