基于多模型決策融合的空分過程故障檢測與預(yù)報(bào).pdf

1、空分裝備是冶金、化工、石油、城市市政工程、醫(yī)療和航空航天等現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域中廣泛采用的大型裝備。提高空分裝置運(yùn)行穩(wěn)定性、減少故障，能有效地提高空分生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益，是空分企業(yè)在生產(chǎn)中的重要工作之一。故障檢測與預(yù)報(bào)對于降低生產(chǎn)事故、提高生產(chǎn)績效、減少經(jīng)濟(jì)損失、增強(qiáng)企業(yè)競爭力等都具有重要的意義。為空分系統(tǒng)建立故障檢測與預(yù)報(bào)系統(tǒng)，能夠有效利用空分生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)信息，及時(shí)檢測乃至提前預(yù)報(bào)故障的發(fā)生，確?？辗稚a(chǎn)穩(wěn)定高效。
　　 本文在綜述了故

2、障檢測和預(yù)報(bào)，尤其是空分過程故障檢測和預(yù)報(bào)的研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，首先研究了主元分析/動(dòng)態(tài)主元分析(PCA/DPCA)、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成等常用于故障檢測與預(yù)報(bào)的非參數(shù)模型監(jiān)控的方法，并將這幾種方法用于空分生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的仿真研究，仿真結(jié)果表明，三種方法從不同方面描述空分過程的運(yùn)行特點(diǎn)并依此作出各自的決策結(jié)果，在故障報(bào)警率、誤報(bào)率和預(yù)報(bào)提前量上各有優(yōu)劣。
　　 為了進(jìn)一步提高故障檢測和預(yù)報(bào)的可靠性和準(zhǔn)確性，本文將數(shù)據(jù)融合技術(shù)引入到工業(yè)