基于多元統(tǒng)計(jì)的間歇過程監(jiān)控與故障診斷方法的研究與應(yīng)用

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1、浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文基于多元統(tǒng)計(jì)的間歇過程監(jiān)控與故障診斷方法的研究與應(yīng)用姓名:劉強(qiáng)申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):化學(xué)工程指導(dǎo)教師:陳亞秋2003.3.1⑧中文摘要本文對間歇過程控制、故障監(jiān)測與診斷和多元統(tǒng)計(jì)分析的研究現(xiàn)狀,進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和評述,f由此提出自己的研究內(nèi)容和技術(shù)路線,著重完善間歇過程監(jiān)控與故障診斷的方法,并提出了新方法。將這些方法應(yīng)用于間歇聚合反應(yīng)的監(jiān)控和故障診斷上,取得了較好的效果。土/(1)從過程分類、實(shí)際應(yīng)用和自動(dòng)化控制特點(diǎn)的研究三個(gè)方面簡單回顧了間歇過程的發(fā)展概況,并粗略地介紹了于間歇過程相關(guān)地一些新興學(xué)科。

2、(2)將主元分析(PCA)和偏最小二乘回歸分析(PLSR)的方法引入到間歇過程監(jiān)控和故障診斷中,詳細(xì)介紹了監(jiān)控間歇過程的兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量SPE(SquaresPredictionEITOr)、HotellingT2。(3)系統(tǒng)研究了基于多元統(tǒng)計(jì)分析的間歇過程監(jiān)控和故障診斷的方法一一多方向主元分析方法(1,IPCA),介紹了MPCA處理間歇過程三維數(shù)據(jù)的方法,應(yīng)用MPCA于間歇聚合反應(yīng)的監(jiān)控和故障診斷上并取得較好的結(jié)果,針對間歇過程異常數(shù)據(jù)剔除提出了一種新的主元分析方法。(4)針對多方向主元分析方法在監(jiān)控間歇過程時(shí)采用的當(dāng)前偏差法填

3、補(bǔ)未知數(shù)據(jù),提出了一種新的數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法~一?0’填補(bǔ)方法。(5)在hIPCA基礎(chǔ)上,提出了新的處理間歇過程三維數(shù)據(jù)的方法,并在此基礎(chǔ)上。。’’?!?。?!?。一發(fā)展了一個(gè)基于主元分析的間歇過程監(jiān)控和故障診斷方法一一AMPcA。把—————————一一AMPCA應(yīng)用到間歇聚合反應(yīng)過程的研究中,進(jìn)行過程監(jiān)控與故障診斷。于MPCA進(jìn)行比較,實(shí)例研究表明AMPCA能較有效的監(jiān)控間歇過程與故障診斷。本文的最后在對全文所做工作進(jìn)行總結(jié)的基礎(chǔ)上,展望了今后進(jìn)一步研究的萬向。上f⑧ABSTRACTBatchprocesscontrol,f

4、aultdetectionanddiagnosisandthetheoryofmultivariatestatisticsarestudiedinthisthesis.ThemainpurposeofthisthesisiStoputforwardtheapproachofbatchprocessmonitoringandfaultdiagnosisbased013.thetheoryofmultivariatestatisticanditsapplications+Somesatisfyingresultshavebeen

5、madebyapplyingthosemethodstobatchpolymerizationprocesscontrolanditsfaultdiagnosis.(1)Thedevelopmentofbatchprocesscontrolisreviewed.Classificationofprocessdata,batchprocesscontrolanditsapplicationareintroduced.Somenewlyresearchareasrelatedtobatchprocesscontrolareals

6、obrieflypresented.(2)ThePrincipalComponentAnalysis(PCA)andPartialLeastSquareRegression口LSR)methodsaleappliedtobatchprocessmonitoringandfaultdiagnosis,andthetwotypesofmultivariatestatistics—SPE(SquaresPredictionError),HotellingT2一aresystematicallydefinedandanalyzed.

7、(3)Multi—wayPCA(MVCA)·-themethodofbatchprocessmonitoringandfaultdiagnosis—isdiscussedsystematically.Themethodtodealwiththree。waybatchprocessdatabyMPCAisintroduced.SatisfyingresultsareobtainedbyappliedMPCAtobatchprocessmonitoringandfaultdiagnosisandanewmethodtoexclu

8、deoutliersisproposed.(4)ToflllupmissingdataMPCAassumesthatthefuturedeviationsfromthemeantrajectorieswillremainfortherestofthebatchdurationattheir

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