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文檔簡介
1、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)與工業(yè)制造技術(shù)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)+概念的大力推廣,現(xiàn)代工業(yè)過程系統(tǒng)集成程度越來越高,系統(tǒng)呈現(xiàn)出高智能化和自動化。對于此類復(fù)雜系統(tǒng),傳統(tǒng)故障監(jiān)測手段由于依賴精確的物理模型而顯得力不從心。而數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展、集散控制系統(tǒng)與智能儀表的廣泛使用使得大量高質(zhì)量的過程數(shù)據(jù)被記錄和保存,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的故障監(jiān)測方法由于無需建立復(fù)雜系統(tǒng)精確的物理模型,只需分析系統(tǒng)過程海量的數(shù)據(jù)進行診斷,使得該技術(shù)憑借其優(yōu)勢被廣泛的關(guān)注。
首先,本文
2、分析了傳統(tǒng)主元分析方法,詳細研究了TE過程,以該仿真過程作為驗證平臺。并分別針對非線性和動態(tài)特性問題,研究了核主元分析方法與動態(tài)主元分析方法,比較了三種方法在TE診斷中的誤報率和漏報率。
其次,為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)在工業(yè)中的實際應(yīng)用,開發(fā)了以蒸餾塔作為被控對象的半實物仿真系統(tǒng),將數(shù)據(jù)驅(qū)動方法應(yīng)用到流程工業(yè)半實物仿真系統(tǒng)的故障檢測中,并選取了蒸餾塔過程中的幾類典型故障做了詳細研究,實現(xiàn)了故障檢測從純仿真對象到半實物系統(tǒng)的研究和應(yīng)
3、用,進一步推進了數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)在實際系統(tǒng)中的應(yīng)用。
最后,同時考慮工業(yè)中普遍存在的非線性和動態(tài)特性,詳細分析了動態(tài)核主元分析法,并且針對該方法中存在的計算負荷大,計算效率低等問題,提出了一種改進的動態(tài)核主元分析方法,利用不可區(qū)分度和交叉程度去除眾多變量中的不相關(guān)變量或相關(guān)度較小的變量,減少數(shù)據(jù)量。針對系統(tǒng)中的典型故障,改進動態(tài)核主元分析方法與較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動方法比較,該方法能降低漏報率和誤報率,提高診斷可靠性,并且能及時檢測出生產(chǎn)
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