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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代工業(yè)過程規(guī)模的擴(kuò)大及流程的復(fù)雜化,保證過程安全和提高產(chǎn)品質(zhì)量是企業(yè)迫切需要解決的兩個(gè)問題,過程監(jiān)測技術(shù)是解決這兩個(gè)問題的有效途徑。由于集散控制系統(tǒng)(DCS)在工業(yè)中的廣泛應(yīng)用,使得過程的數(shù)據(jù)信息規(guī)模越來越大,多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控(MSPM)已被廣泛的應(yīng)用于解決故障檢測的問題。
傳統(tǒng)的MSPM方法對(duì)工業(yè)過程的限制條件較多,如過程數(shù)據(jù)要服從高斯分布、線性、穩(wěn)定單一工況等。然而,在實(shí)際工業(yè)過程中,過程信息十分復(fù)雜,其服從何種分
2、布很難確定;且生產(chǎn)過程往往不只有一個(gè)穩(wěn)定工況,大部分生產(chǎn)面臨的過程是多模式過程。本文在前人工作的基礎(chǔ)上,針對(duì)多模式工業(yè)過程中數(shù)據(jù)的不同統(tǒng)計(jì)特性,做了以下的研究工作:
(1)針對(duì)多模式生產(chǎn)過程,傳統(tǒng)的多變量統(tǒng)計(jì)分析方法沒有考慮模式之間的相關(guān)性,這里從多模式的全局分析出發(fā),通過流形算法局部線性嵌入(Locally Linearly Embedding,LLE)提取非線性多模式數(shù)據(jù)間的公共的變化特性信息,稱之為公共部分,之后得到各模
3、式的特殊部分。公共部分表示的是模式之間具有相同變化規(guī)律的部分,特殊部分表示的是各個(gè)模式所特有的特性,并分別建立KPCA模型。通過對(duì)多模式公共部分的全局監(jiān)測與各模式特殊部分的監(jiān)測,更好地了解多模式過程和進(jìn)行有效的故障檢測。通過電熔鎂爐工作過程實(shí)例的仿真證明了此方法的可行性。
(2)實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)往往具有很強(qiáng)的非線性和非高斯性,而主元分析對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)的處理過程只涉及到信號(hào)數(shù)據(jù)二階特性,并未考慮到信號(hào)數(shù)據(jù)的高階統(tǒng)計(jì)特性,所以變換
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