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文檔簡介
1、隨著多變量統(tǒng)計過程控制理論與技術(shù)的發(fā)展,主元分析(PCA)方法已經(jīng)在實際生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用。然而,采用傳統(tǒng)的PCA方法監(jiān)控含有模式變化的生產(chǎn)過程時,統(tǒng)計模型會把正常的模式變化判別為故障,從而引發(fā)錯誤的報警信息。多模式PCA方法根據(jù)過程模式特征對過程數(shù)據(jù)分階段建立監(jiān)控模型,能夠有效區(qū)分模式改變與過程故障,降低誤報警率。
本文在相關(guān)技術(shù)方法研究基礎(chǔ)上,提出了一種結(jié)合動態(tài)趨勢分析的多模式PCA統(tǒng)計監(jiān)控方法。主要解決了兩方面問
2、題,一是區(qū)分正常模式改變與故障,防止誤報警,二是能夠監(jiān)控模式過渡階段各變量的變化趨勢與幅度是否正常。論文的主要工作如下:
1、研究了基于多模式PCA的過程監(jiān)控方法,提出了一種帶有過渡階段的多模式PCA監(jiān)控方法,詳細(xì)介紹了多操作模式過程階段劃分、模型建立以及在線監(jiān)控方法;
2、基于對動態(tài)趨勢提取與匹配方法的研究,提出了一種針對過程模式過渡階段的多變量動態(tài)趨勢識別方法。通過提取過程變量在過渡階段的標(biāo)準(zhǔn)趨勢,得到趨
3、勢形狀與幅度特征模型,用于在線趨勢匹配。給出一種新的趨勢幅度變化監(jiān)控指標(biāo),能夠更全面地反映趨勢幅度變化特征;
3、建立了結(jié)合動態(tài)趨勢分析的多模式PCA統(tǒng)計監(jiān)控方法。應(yīng)用動態(tài)趨勢分析對在模式改變時具有明顯趨勢變化的變量進(jìn)行模式識別,判斷其是否與已知模式相匹配,而對于不受模式變化影響的變量采用多模型PCA監(jiān)控。此方法能夠區(qū)分操作模式改變與過程故障,可以對操作模式過渡階段實施更準(zhǔn)確的監(jiān)控;
4、基于Matlab在田
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