基于KPCA和SSVM的工業(yè)過(guò)程故障檢測(cè)與診斷.pdf

1、在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，不可避免的會(huì)發(fā)生設(shè)備損耗和故障的情況，不但影響產(chǎn)品的質(zhì)量，有時(shí)還會(huì)發(fā)生重大生產(chǎn)事故，完全依靠人力的傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法已不足以解決復(fù)雜的質(zhì)量控制問(wèn)題?；诙嘣y(tǒng)計(jì)分析的監(jiān)測(cè)方法不依賴(lài)于精確的數(shù)學(xué)模型，充分利用現(xiàn)有的生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)就能夠完成生產(chǎn)過(guò)程故障監(jiān)測(cè)與診斷。統(tǒng)計(jì)過(guò)程監(jiān)測(cè)方法具有可實(shí)現(xiàn)性強(qiáng)，方法簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，歷經(jīng)三十年的發(fā)展，取得了一系列矚目的成果，并在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛應(yīng)用。
　　本文運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)理論，以田納西-伊

2、斯曼(TE)過(guò)程數(shù)據(jù)為研究背景，閱讀了大量的參考文獻(xiàn)，主要進(jìn)行了以下幾方面的工作:
　　1)采用核主元分析(KPCA)方法，對(duì)田納西-伊斯曼過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行了故障檢測(cè)和診斷，并與基本的主元分析(PCA)算法進(jìn)行了對(duì)比研究。仿真結(jié)果表明，能夠提取非線性主元的核主元分析方法具有較好的故障檢測(cè)和診斷效果。
　　2)在引入簡(jiǎn)易支持向量機(jī)的同時(shí)，采用了基于核主元分析和簡(jiǎn)易支持向量機(jī)結(jié)合的故障診斷方法。利用核主元分析提取故障數(shù)據(jù)的菲線性主元