基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的流程工業(yè)性能監(jiān)控與故障診斷研究.pdf

1、工業(yè)生產(chǎn)過程的性能監(jiān)控系統(tǒng)是流程工業(yè)CIPS的重要組成部分.它通過密切地監(jiān)督生產(chǎn)過程的運行狀態(tài),不斷地檢測過程的變化和故障信息,從而有效地提高了產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟效益.目前,隨著DCS和計算機技術(shù)在流程工業(yè)中的廣泛應(yīng)用,大量的過程數(shù)據(jù)被采集并存儲下來,但是這些包含過程運行狀態(tài)信息的數(shù)據(jù)并沒有被有效地利用,以致出現(xiàn)了所謂的"數(shù)據(jù)豐富,信息匱乏"的現(xiàn)象.如何將這些存儲的數(shù)據(jù)變?yōu)橛杏玫男畔?從中挖掘出過程運行的深層次信息,并利用這些信息提高過程監(jiān)

2、控能力,正是目前過程控制領(lǐng)域的研究熱點之一,也是該文的研究重點.本文所做的工作以主元分析PCA為主線,針對不同工業(yè)過程對象的特點,對傳統(tǒng)的PCA作了不同程度的改進,提出了一些新的監(jiān)控算法.這些方法不依賴過程的數(shù)學(xué)模型,而是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的.由于連續(xù)生產(chǎn)方式和間歇生產(chǎn)方式是流程工業(yè)中兩種重要的生產(chǎn)方式,它們具有各自不同的特點,因此,該文的工作分兩大部分,即連續(xù)工業(yè)過程的監(jiān)控和間歇工業(yè)過程的監(jiān)控,具體包括:(1)采用多變量核密度估計方法,研究

3、了參數(shù)不確定條件下,過程數(shù)據(jù)的分布及其對系統(tǒng)監(jiān)控性能的影響.(2)提出了一種基于獨立分量分析(ICA)和支撐向量機(SVM)對系統(tǒng)性能進行監(jiān)控的整體框架,這一框架包括特征提取和故障識別兩部分.(3)提出以主元子空間相互之間的距離來識別不同的工況.(4)提出了一種基于模型的多尺度間歇過程性能監(jiān)控方法.(5)提出了多向Fisher判據(jù)分析(MFDA)的方法用于間歇過程監(jiān)控.(6)探討了在計算機集成過程系統(tǒng)(CIPS)下過程性能監(jiān)控系統(tǒng)的集成