多元统计过程监测和故障诊断方法及其应用研究

摘要

该文首先总结了国内外统计过程监测及故障诊断领域的众多专家学者当前的研究成果,阐述了过程监测及故障诊断系统的概念、体系结构以及需要实现的功能,并介绍了常用多元统计方法以及在应用过程中一些实际问题的处理方法. 故障诊断是在监测到故障发生或质量不合格的情况下,常常需要进一步讨论的问题,而这一方面也是基于PCA的过程监测方法研究中比较欠缺的.该文针对一些简单方法的缺陷,通过大量实验,分别提出了基于故障向量夹角、变量贡献图和负载向量图的故障诊断方法.特别是变量贡献图和负载向量图法具有较为普遍的应用性. 针对多稳态过程平衡工作点经常变化常规PCA方法无法应用的问题,该文提出了采用多PCA模型的监测与诊断方法.利用模糊聚类将生产过程中数据分类,建立子类的PCA模型,进行故障监测和诊断,提高监测和诊断的灵敏度和精度.在上述方法研究过程中,对论文介绍的方法大都进行过大量的实验研究,并通过试验验证了这些过程监测及故障诊断方法的有效性和可行性.

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章概述

1.1过程监测的研究内容及现状

1.2故障诊断的研究内容及现状

1.3本文主要工作

第二章统计理论基础

2.1单变量过程统计方法

2.2多变量过程统计方法

2.3主成分分析及主成分回归

2.4基于PCA的过程监测系统的应用问题

2.5本章小结

第三章基于动态PCA模型的过程监测

3.1基于静态PCA模型的过程监测

3.2基于动态PCA模型的过程监测

3.3本章小结

第四章基于非线性主成分分析的过程监测

4.1基于线性PCA过程监测的局限性

4.2非线性主成分分析

4.3本章小结

第五章基于PCA的故障诊断方法的研究

5.1简单故障诊断方法

5.2基于故障方向的诊断方法

5.3基于变量贡献图的故障诊断方法

5.4基于负载向量图和聚类分析的故障诊断方法

5.5本章小结

第六章多模态过程的监测方法

6.1概述

6.2模糊分类方法

6.3多PCA模型的过程监测

6.4基于三水箱系统的应用研究

6.5本章小结

结束语

致谢

作者攻读学位期间发表的论文

参考文献

附录A

附录B