基于數(shù)據(jù)的間歇過程故障診斷及預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、復(fù)雜工業(yè)過程一旦發(fā)生事故，不僅會(huì)影響生產(chǎn)的可靠運(yùn)行還可能會(huì)造成人員和財(cái)產(chǎn)的巨大損失。隨著對(duì)生產(chǎn)過程的安全性和可靠性要求的提高，故障診斷及故障預(yù)測(cè)技術(shù)受到人們的關(guān)注，已成為國(guó)內(nèi)外過程控制領(lǐng)域的的熱點(diǎn)研究方向之一。近年來，隨著現(xiàn)代社會(huì)對(duì)多品種、多規(guī)格和高質(zhì)量產(chǎn)品更迫切的市場(chǎng)需求，工業(yè)生產(chǎn)更加倚重于生產(chǎn)小批量、高附加值產(chǎn)品的間歇過程。間歇生產(chǎn)的安全可靠運(yùn)行以及產(chǎn)品的高質(zhì)量追求已成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)?；跀?shù)據(jù)的多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)因其在處理高維、高度

2、耦合數(shù)據(jù)時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，越來越受到研究人員和現(xiàn)場(chǎng)工程師的青睞。間歇過程的統(tǒng)計(jì)建模、在線監(jiān)測(cè)、故障診斷及預(yù)測(cè)已成為廣泛的研究課題。
　　本文以間歇過程為研究背景，在深入研究主成分分析(PCA)方法和Fisher判別分析(FDA)方法的基礎(chǔ)上，提出了一系列具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的間歇過程故障診斷及故障預(yù)測(cè)方法:
　　1.在深入研究間歇過程時(shí)段特性的基礎(chǔ)上，利用主成分個(gè)數(shù)以及負(fù)載矩陣變異方向的不同，提出了一種基于多向主成分分析(MPC

3、A)的間歇過程時(shí)段識(shí)別及故障診斷方法。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)間歇過程穩(wěn)定時(shí)段和過渡時(shí)段的自動(dòng)識(shí)別，并針對(duì)穩(wěn)定時(shí)段和過渡時(shí)段不同的數(shù)據(jù)特征建立統(tǒng)計(jì)模型，實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)及故障診斷。
　　2.針對(duì)MPCA方法故障診斷的弱點(diǎn)，研究了利用正常數(shù)據(jù)及故障數(shù)據(jù)共同建模的FDA方法對(duì)間歇過程的故障診斷。首先針對(duì)故障數(shù)據(jù)不充分的情況，提出了基于Bootstrap的子時(shí)段遞推多向Fisher判別分析(RMFDA)故障診斷方法，彌補(bǔ)了數(shù)據(jù)不足帶來的弊端，取得了良

4、好的故障診斷效果。針對(duì)非線性較強(qiáng)的間歇過程，提出了遞推核Fisher判別分析(RKFDA)的故障診斷方法，有效的實(shí)現(xiàn)了非線性過程的故障診斷。
　　3.針對(duì)間歇過程緩變故障的預(yù)測(cè)問題，提出了基于Fisher特征向量差異度的緩變故障預(yù)測(cè)方法。通過建立Fisher特征向量差異度統(tǒng)計(jì)量的時(shí)序模型，預(yù)測(cè)未來批次的統(tǒng)計(jì)量值，并將其與控制限對(duì)比，有效的實(shí)現(xiàn)了間歇過程的緩變故障的預(yù)測(cè)。
　　4.結(jié)合前面提出的故障診斷及預(yù)測(cè)方法，提出了故障診