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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,系統(tǒng)的規(guī)模和復(fù)雜程度迅速增加,若設(shè)備和系統(tǒng)發(fā)生故障不僅會(huì)給社會(huì)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失,甚至?xí)斐扇松韨龊铜h(huán)境污染,因此對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行及時(shí)有效的故障診斷顯得至關(guān)重要?;诮馕瞿P偷墓收显\斷方法在故障診斷研究中得到了很好的應(yīng)用,然而其檢測性能的好壞很大程度上依賴于機(jī)理模型的準(zhǔn)確程度,實(shí)際中精確的機(jī)理模型往往很難建立。而基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法不需要建立精確的機(jī)理模型,只需對(duì)過程運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,因此越來越受到人們的關(guān)
2、注。
基于多元統(tǒng)計(jì)分析的故障診斷方法是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法的一個(gè)重要分支,本文以多元統(tǒng)計(jì)分析理論為基礎(chǔ),開展了關(guān)于多元統(tǒng)計(jì)分析方法的研究,主要研究內(nèi)容如下:
(1)提出一種基于相對(duì)化變換的信息增量矩陣的故障診斷方法。該方法解決了因量綱不同導(dǎo)致系統(tǒng)中一些雖然表現(xiàn)為變量超過閾值的絕對(duì)值很小,但與其變量自身的取值相比相對(duì)值很大的故障不能被檢出的問題,能更好更準(zhǔn)確的檢測出故障來源,同時(shí)能有效降低誤報(bào)漏報(bào)率。
3、(2)受全潛結(jié)構(gòu)投影算法(T-PLS)對(duì)偏最小二乘算法(PLS)改進(jìn)的啟發(fā),將YIN等人提出的方法進(jìn)行改進(jìn),提出一種自回歸全潛結(jié)構(gòu)投影算法(AR-TPLS),該方法避免了PLS和T-PLS方法中非線性迭代偏最小二乘復(fù)雜的求解過程,克服了YIN等人提出的改進(jìn)的自回歸PLS算法中過程殘差仍包含不適合用Q統(tǒng)計(jì)量來監(jiān)控的方差較大的變化問題,模型簡單,計(jì)算量更小。
(3)將相對(duì)主元分析(RPCA)思想引入T-PLS算法,解決了因數(shù)據(jù)量綱
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