基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的流程工業(yè)過程故障檢測研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的發(fā)展以及工業(yè)4.0等理念的推廣，現(xiàn)代工業(yè)過程更趨向于自動化、集成化、復雜化和智能化。在對此類復雜的工業(yè)過程進行故障檢測時，傳統(tǒng)故障檢測方法已不再適用。近幾年，傳感器技術(shù)和數(shù)據(jù)實時存儲技術(shù)快速發(fā)展，工業(yè)過程中大量的過程數(shù)據(jù)得以保存。在這種情況下，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障檢測方法迅速發(fā)展并且被廣泛應用于現(xiàn)代工業(yè)的過程監(jiān)控。
　　基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的過程故障檢測是一個較大的概念，包括多種故障檢測方法，多元統(tǒng)計分析是其一個重要分支，目

2、前其應用也最為廣泛。本文的研究主要圍繞多元統(tǒng)計分析方法展開，主要內(nèi)容如下：
　?。?）針對傳統(tǒng)故障檢測中T2統(tǒng)計量超限而SPE統(tǒng)計量未超限這一情況，提出一種改進動態(tài)主元分析算法。該方法利用主元相關(guān)變量殘差統(tǒng)計量代替?zhèn)鹘y(tǒng)的平方預測誤差統(tǒng)計量，能提供更詳細與主元相關(guān)的過程變量信息，可以有效識別出T2統(tǒng)計量超限的原因。
　?。?）針對核主元分析方法的核矩陣K的計算耗時以及在檢測過程中對于一些小擾動引起的過程故障易出現(xiàn)的誤報問題，提

3、出一種改進核主元分析方法。該方法引入不可區(qū)分度與特征向量選擇的概念，利用不可區(qū)分度去除原來變量樣本中的相關(guān)度較小的變量減小誤報率，利用特征向量選擇減少特征樣本的數(shù)目以縮短核主元分析方法的檢測時間，提高檢測效率。
　?。?）為推動數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)在工業(yè)現(xiàn)場中的實際應用，開發(fā)了以蒸餾塔為被控對象的半實物仿真系統(tǒng)。將上述改進方法應用于該半實物仿真平臺，均取得了很好的檢測效果。最后，采用VB與Matlab混合編程的方式，將本文研究的故障檢測方