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《基于fisher判別分析的過程監(jiān)控方法研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、，’中圖分類號：TP273單位代碼：學(xué)號：◎寸閡石濁六學(xué)碩士學(xué)位論文10425S08050742ChinaUniversityofPetroleumMasterDegreeThesis基于Fisher判別分析的過程監(jiān)控方法研究、．歹ProcessMonitoringbasedonFisherDisciminantAnalysis，’、●_，一，．，～0爨學(xué)科專業(yè)：控制科學(xué)與工程研究方向：模式識別與智能系統(tǒng)作者姓名：辛歡歡指導(dǎo)教師：田學(xué)民教授二。一一年五月、．_■t●．q一-舢'^．、．。、●ProcessMonit
2、oringbasedonFisherDisciminantAnalysisAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：XinHuanhuanSupervisor：Prof．TIANXue-minCollegeofInformation&ControlEngineering，ChinaUniversityofPetroleum(EastChina)若有不實(shí)之處，本人愿意承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。學(xué)位論文作者簽名：二李衛(wèi)＆止同期：弘11年∥月加同學(xué)位論文使用授權(quán)書本人完全同意t}
3、，國石油大學(xué)(華東)有權(quán)使用本學(xué)位論文(包括但不限于其印刷版和電子版)，使用方式包括但不限于：保留學(xué)位論文，按規(guī)定向國家有關(guān)部門(機(jī)構(gòu))送交學(xué)位論文，以學(xué)術(shù)交流為目的贈送和交換學(xué)位論文，允許學(xué)位論文被查閱、借閱和復(fù)印，將學(xué)位淪文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存學(xué)位論文。保密學(xué)位論文在解密后的使用授權(quán)同上。學(xué)位論文作者簽名：指導(dǎo)教師簽名：同期：伽If年／月／。同同期：弘Jf年／月／。同摘要隨著DCS和計算機(jī)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，大量過程數(shù)據(jù)得以采集和存儲，如何利用多元統(tǒng)計理論從中挖掘
4、出過程運(yùn)行的深層次信息從而提高過程監(jiān)控的能力，成為目前過程控制領(lǐng)域的一個重要研究方向。本文以連續(xù)生產(chǎn)過程監(jiān)控為背景，針對過程變量之間存在的非線性和統(tǒng)計相關(guān)性，研究了一種基于改進(jìn)核Fisher判別的故障檢測方法，并在基于核基特征提取的故障診斷中引入一種核參數(shù)尋優(yōu)算法，論文以連續(xù)聚合反應(yīng)CSTR為研究對象，針對不同的擾動情況進(jìn)行了具體的分析和仿真。論文在基于Fisher判別分析(FDA)方法的故障檢測基礎(chǔ)上，針對過程變量之間的非線性特性，引入核函數(shù)，研究了基于核方法的改進(jìn)算法KFDA，基于KFDA的故障檢測方法通過將數(shù)
5、據(jù)映射到高維特征空間有效的將非線性數(shù)據(jù)進(jìn)行分離，可以減小故障數(shù)據(jù)的漏檢率。驅(qū)動過程的關(guān)鍵變量往往是少數(shù)不可測的獨(dú)立變量，為了提取這些關(guān)鍵獨(dú)立的變量來建立更準(zhǔn)確的模型，本文在非線性FDA方法中引入獨(dú)立元分析模塊，給出了基于ICAKFDA的連續(xù)過程故障檢測方法，先通過ICA模型來提取獨(dú)立變量，然后在此基礎(chǔ)上采用核FDA模型對過程進(jìn)行監(jiān)控。對CSTR的仿真結(jié)果表明，與基于FDA和核FDA的故障檢測方法相比，ICAKFDA方法進(jìn)一步減小了故障數(shù)據(jù)的漏檢率。同時，針對監(jiān)控過程中構(gòu)造的距離統(tǒng)計量分布形式未知的情況，采用了核密度
6、估計的方法計算用于故障檢測的控制限。故障源的分離是建立在故障檢測基礎(chǔ)之上，本文對基于Fisher特征提取的故障數(shù)據(jù)降維和診斷方法予以改進(jìn)，研究了核基特征提取的故障診斷方法，解決了數(shù)據(jù)在高維空間的線性可分性，并引入一種無約束非線性規(guī)劃算法來獲得最優(yōu)的核參數(shù)，保證故障數(shù)據(jù)在映射空間獲得最好的分離效果。最后在提取的特征空間中，分別采用距離和相似度兩種判別方法獲得診斷結(jié)果，對CSTR的仿真結(jié)果表明基于非線性FDA方法所提取的’特征更易于分類。關(guān)鍵詞：Fisher判別分析，核函數(shù)，過程監(jiān)控，獨(dú)立元分析，CSTRProcess
7、MonitoringbasedonFisherDisciminantAnalysisXinHuanhuan(ControlScienceandEngineering)DirectedbyProfessorTIANXue—minAbstract‘WiththewideapplicationofDCSandcomputertechnology,alargenumberofprocessdatacanbecollectedandstored．Howtofullyutilizethedeep—levelinformatio
8、ntoimprovetheperformanceofprocessmonitoringhasbeengraduallybecomingoneofthehotspotsinthefieldofprocesscontr01．Astodealwiththenonlinearsystemandstatisticalcorrelationbetweenvariable
