非線性多尺度主元分析方法的研究及應用.pdf

1、故障檢測和診斷技術(FDD)是近年來國際控制理論研究和實際應用的熱點問題之一.這項技術已取得了許多應用成果,并廣泛應用于各種連續(xù)生產(chǎn)過程和間歇生產(chǎn)過程.但是,魯棒診斷、非線性診斷和在線診斷問題仍是故障診斷有待進一步完善的問題.特別是在間歇過程中,狀態(tài)變化反復、非線性嚴重、故障模式識別等問題影響著故障診斷技術的成功應用與發(fā)展.該文側(cè)重于多尺度多向主元分析(MSMPCA)方法在間歇過程性能監(jiān)視和故障診斷中的應用,并將其推廣應用到非線性領域.

2、該文針對現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)存在誤差問題,深入研究了多尺度主元分析方法(MSPCA),并將其應用于數(shù)據(jù)處理和連續(xù)過程性能監(jiān)視中.MSPCA方法可有效地對數(shù)據(jù)進行處理,提高數(shù)據(jù)的精度,消除了生產(chǎn)過程的隨機波動給診斷帶來的誤差,從而為生產(chǎn)過程性能監(jiān)視和故障診斷提供合理、有效、可靠的結(jié)果,減少誤報、漏報現(xiàn)象.在此基礎上,將多向主元分析(MPCA)和小波變換理論相結(jié)合,提出了一種新的間歇過程性能監(jiān)視和故障診斷的多尺度多向主元分析方法(MSMPCA).

3、.該文詳細介紹了MSMPCA方法在間歇過程性能監(jiān)視和故障診斷中的應用,包括模型數(shù)據(jù)庫的建立、性能監(jiān)視和故障診斷,同時針對半導體生產(chǎn)工藝快速熱退火(RTA)過程,應用MSMPCA方法做了大量仿真試驗.仿真實驗結(jié)果表明:與MPCA方法相比,MSMPCA方法能夠更好的監(jiān)視間歇生產(chǎn)過程的運行,及時、準確地發(fā)現(xiàn)過程異常情況,而且能夠啟動故障診斷機制,準確地診斷事故發(fā)生的原因.此外,該文還將該方法推廣應用到非線性領域,提出一種新的非線性多尺度多向主

4、元分析方法(NLMSMPCA).與NLMPCA方法相比,NLMSMPCA方法可改善檢測決定性變化和提取代表不正常操作特征的性能,從而可得到比較準確的性能監(jiān)視和故障檢測結(jié)果.NLMSMPCA方法的優(yōu)點是,既能提取過程數(shù)據(jù)中的線性關系,也能提取過程數(shù)據(jù)中的非線性關系,從而能夠更簡單地描述原始數(shù)據(jù).通過使用小波變換,NLMSMPCA方法能對數(shù)據(jù)自動濾波,提高了統(tǒng)計模型的準確性.另外,采用非線性PCA方法,大大減少了數(shù)據(jù)維數(shù),降低了訓練輸入神經(jīng)