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《基于主元分析的自適應(yīng)過程監(jiān)控方法研究》由會(huì)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(kù)。
1、浙江大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院碩士學(xué)位論文基于主元分析的自適應(yīng)過程監(jiān)控方法研究姓名：毛振華申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：系統(tǒng)工程指導(dǎo)教師：趙豫紅20080601浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要主元分析法(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是當(dāng)前過程監(jiān)控領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法。主元分析技術(shù)將過程數(shù)據(jù)投影到能準(zhǔn)確表征過程狀態(tài)的低維空間，在很大程度上簡(jiǎn)化和改進(jìn)了過程監(jiān)控流程。針對(duì)傳統(tǒng)主元分析法基于靜態(tài)模型的缺陷，自適應(yīng)主元分析方法按照一定的準(zhǔn)則實(shí)時(shí)更新主元模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)過程正常慢漂移的有效跟蹤，具有重要的
2、理論研究意義和廣泛的應(yīng)用前景。．本文首先綜述了用于故障檢測(cè)與診斷的主元分析方法以及自適應(yīng)PCA方法的研究現(xiàn)狀，并將滑動(dòng)窗PCA與指數(shù)加權(quán)PCA兩種自適應(yīng)算法應(yīng)用于TEP標(biāo)準(zhǔn)故障數(shù)據(jù)以及一批溶劑脫水塔工業(yè)數(shù)據(jù)，對(duì)兩種方法進(jìn)行比較研究。本文探討了新的在線過程監(jiān)控的可視化方法：首先介紹了在三維空間內(nèi)繪制主元得分圖及統(tǒng)計(jì)量控制限的方法，接下來提出了一種新的三維故障診斷圖方法。三維故障診斷圖方法可以監(jiān)測(cè)過程變量間相關(guān)關(guān)系的變動(dòng)，并拓展故障診斷輔助圖形的信息量。在溶劑脫水塔數(shù)據(jù)上的應(yīng)用證明該方法對(duì)過程故障及傳感器故障都具備很高的
3、辨識(shí)度。．’在綜合滑動(dòng)窗PCA與指數(shù)加權(quán)PCA兩種自適應(yīng)方法性能特征的基礎(chǔ)上，本文提出了一種用于自適應(yīng)過程監(jiān)測(cè)的柔性主元分析方法。該方法基于滑動(dòng)窗PCA算法的框架提出，通過引入柔性因子對(duì)主元模型區(qū)域?qū)嵤┎煌潭鹊奈灰坪妥冃?，來?shí)現(xiàn)監(jiān)控性能側(cè)重點(diǎn)的靈活變動(dòng)。在TEP仿真數(shù)據(jù)及溶劑脫水塔衛(wèi)業(yè)過程數(shù)據(jù)上的應(yīng)用結(jié)果表明，該方法可通過對(duì)柔性因子的調(diào)節(jié)，在高故障靈敏度與高監(jiān)測(cè)魯棒性之間選擇與實(shí)際需要相符合的工作點(diǎn)。柔性主元分析方法解決了自適應(yīng)監(jiān)控算法的性能不可調(diào)問題，可以改善多工況過程監(jiān)測(cè)的應(yīng)用效果。結(jié)合對(duì)數(shù)據(jù)滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度的調(diào)節(jié)
4、，該方法可以在更大程度上滿足多工況的工業(yè)應(yīng)用需求，具有良好的可行性與優(yōu)越性。關(guān)鍵詞：過程監(jiān)控、故障檢測(cè)及診斷、主元分析、自適應(yīng)主元分析、柔性主元分析浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractPrincipalComponentAnalysis(PCA)isthemostwidelyuseddata-basedmethodinthefieldofprocessmonitoring．Byreflectingprocessdataintolowerdimensions，theprocessmonitoringcanbesimpl
5、ifiedandimprovedbyPCAmethods．Toovercometheshortageofthefixed·modelPCA,severaladaptivePCAmethodshavebeenproposed．ByupdatingthePCAmodel晰thcertainrules，theadaptivePCAmethodscallsuccessfullytracktheslowandnormalprocesschangesandaleofgreattheoreticalsignificanceandw
6、ideapplicationprospect．。Inthisthesis，thePCAmethodsforfaultdetectionanddiagnosisandtheresearchstatusofadaptivePCAiSreviewedfirstly．MethodsofMovingwindowPCA(MWPCA)andExponentiallyWeightedPCA(EWPCA)areappliedondatafromTennesseeEastmanprocesssimulationandarealindus
7、trialprocessandanalysedforcomparison．．?Newvisualizationmethodsofonlineprocessmonitoringaleexplored．Anewmethodofthree—dimensionalprincipalcomponentsscoresehaltispresented．Thenanothernewmethodofthree—dimensionalfaultdiagnosischartisproposed．Onthenewchart，thevaria
8、tionofcorrelationbetweenvailablesCallbereflected．ApplicationsonSolventdehydrationtowerprocessdatademonstratehi曲discriminationofthenewmethodonbothprocessfaultsandsensorfaults
