工業(yè)過程監(jiān)控：基于主元分析和盲源信號分析方法.pdf

1、該文采用了主元分析和盲源信號分析這兩類過程數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法,作為研究的主要數(shù)學(xué)工具.主元分析方法不僅作為一種過程特征的提取方法(在過程信息服從多元正態(tài)分布的情況下),而且也作為一種過程數(shù)據(jù)降維的主要工具(在過程盲源信號提取的情況下);盲源信號分析是從信息論的角度,從過程信息中提取出盡可能獨立的過程特征信號或過程原始信源信號,它具有比主元分析更好的刻畫過程運行特征的性能.本文的主要內(nèi)容概括如下:1)介紹了過程監(jiān)控的基本概念和內(nèi)容,并指出了流

2、程工業(yè)中基于子空間特征信息抽取進行過程監(jiān)控的優(yōu)越性.此外,還簡要地描述了主元分析方法和盲源信號分析方法及它們在過程監(jiān)控中的應(yīng)用.2)由于過程信息并非均服從正態(tài)分布,提出了一種基于支持向量分類器主元分析方法的過程監(jiān)控方法,仿真表明提高了過程監(jiān)控的性能.3)根據(jù)過程信息能夠用若干"盡可能獨立"的過程特征信號進行描述的原理,提出了一種基于獨立成分分析的過程監(jiān)控方法.仿真研究表明,這種方法是有效的.4)通常過程信息或多或少地受到噪聲的污染,提出

3、了一種先提取過程盲源信號,隨后用小波變換進行去噪的傳統(tǒng)過程監(jiān)控方法.仿真研究結(jié)果表明,這些處理方式能夠提高過程的監(jiān)控性能.5)噪聲往往會導(dǎo)致過程特征提取的失效.為了提高盲源信號描述過程的能力,提出了首先利用小波變換去噪,然后提取盲源信號進行過程監(jiān)控的方法.6)針對工業(yè)過程中過程信息的復(fù)雜性,采用了多兀統(tǒng)計投影方法(獨立成分分析方法和主元分析方法),先后從過程信息中提取非正態(tài)分布特征信號和正態(tài)分布特征信號,然后用這些過程特征去刻畫過程、監(jiān)

4、控過程性能和進行故障診斷.該方法避免了傳統(tǒng)多元統(tǒng)計過程的正態(tài)分布假設(shè),提高了多元投影方法進行過程監(jiān)控和故障診斷的適用性和可靠性.7)過程信息并非均是獨立同分布,對于很多過程,過程信息往往存在著一定的時間結(jié)構(gòu),有鑒于此,提出了利用過程信息時間結(jié)構(gòu)的過程監(jiān)控方法.8)鑒于在過程中,過程信息的平穩(wěn)性并不確定,提出了一種不考慮過程平穩(wěn)性能的過程監(jiān)控方法.9)提出了基于多元統(tǒng)計信號處理的過程監(jiān)控技術(shù).論文的內(nèi)容安排順序是與研究過程的逐步深入和完善