基于主元分析和貢獻圖的微小故障診斷研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)過程變得越來越復(fù)雜。如果生產(chǎn)過程中設(shè)備發(fā)生的故障不能及時被發(fā)現(xiàn)的話，那么會導(dǎo)致整個系統(tǒng)處于異常狀態(tài)，進而導(dǎo)致系統(tǒng)的停運或者生產(chǎn)事故的發(fā)生。因此，保證工業(yè)過程的安全和可靠是一個非常重要的問題。工業(yè)生產(chǎn)過程的監(jiān)控和故障診斷技術(shù)可以幫助我們及時地發(fā)現(xiàn)和診斷故障，并采取相應(yīng)的補救措施從而可以避免災(zāi)難事故的發(fā)生。
　　本文主要圍繞傳感器微小故障的診斷問題，以及如何選取合適的主元個數(shù)來建立主元模型的問題進行討論

2、。其中，基于主元分析和貢獻圖方法的基本理論知識，在以下方面進行了相關(guān)研究:
　　1.傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計指標進行故障檢測的方法對傳感器微小故障經(jīng)常是失效的，而重構(gòu)貢獻圖雖然能夠保證對幅值足夠大的單傳感器故障進行正確的故障辨識，但是遇到微小傳感器故障時還是會發(fā)生故障誤辨識的情況。針對這些問題，我們提出了平均殘差差值重構(gòu)貢獻圖的方法。這種方法可以做到同時進行傳感器微小故障的檢測和辨識，然后利用故障重構(gòu)理論里的故障估計公式直接進行故障幅值大小

3、的估計，從而形成了完整的微小故障診斷方法。
　　2.相對貢獻圖的方法雖然可以做到正常情況下所有變量的貢獻值是統(tǒng)計相等的，但當(dāng)故障發(fā)生時它的辨識效果卻是很差的。由于相對貢獻圖已經(jīng)計算出了貢獻圖期望值的表達式，于是我們提出了平均期望差值重構(gòu)貢獻圖的方法，即利用原始重構(gòu)貢獻圖和重構(gòu)貢獻圖期望值之間的差值來產(chǎn)生新的貢獻圖。利用平均期望差值重構(gòu)貢獻圖也可以做到同時進行傳感器微小故障的檢測和辨識。
　　3.幾乎所有傳統(tǒng)的主元選擇方法都沒