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非高斯过程故障检测与诊断方法研究

非高斯过程故障检测与诊断方法研究

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作者：刘洪彬沈阳理工大学

学位级别：硕士

非高斯过程的故障检测与诊断对工业生产的安全保障意义重大。近几年，石油化工、锅炉冶炼等企业的爆炸或泄露事故屡见不鲜。正是如此，复杂过程的故障检测与诊断的研究工作也随之大力开展。其中，非高斯过程的故障检测与诊断占有很大比... 详细信息

非高斯过程的故障检测与诊断对工业生产的安全保障意义重大。近几年，石油化工、锅炉冶炼等企业的爆炸或泄露事故屡见不鲜。正是如此，复杂过程的故障检测与诊断的研究工作也随之大力开展。其中，非高斯过程的故障检测与诊断占有很大比重，因为大部分工业过程都是非线性、非高斯的。本文主要以三容水箱为例，在搜集相关文献综述的基础上，研究非高斯过程的故障检测与诊断方法。首先，建立非高斯过程的动态模型。三容水箱的建模采用Matlab中的Simulink工具，利用三容水箱的状态方程和约束条件，模块化的组建三容水箱动态过程。由于本文主要研究非高斯过程的故障检测与诊断，所以同时建立了故障模型。针对三容水箱单一故障，设置了水箱泄露、管道堵塞、电机故障、传感器故障四大类故障，并且对所采集数据进行了相应分析。针对怎样判断一个过程是否为非高斯过程，采用了一种基于Matlab函数的判别方法。其次，非高斯过程的故障检测方法研究。针对主成分分析和独立成分分析两种方法进行讨论，利用它们各自的I2、SPE和T2、SPE统计方法进行过程监控。一旦发生故障，就立即对故障数据进行诊断。这里，对ICA和PCA两种方法进行了对比。经过实验证明，ICA更适合于非高斯过程的故障检测。再次，非高斯过程的故障诊断方法研究。为了对比，本文首先对传统的神经网络方法进行了实验，包括BP神经网络、概率神经网络和自组织神经网络。在此基础上，提出了两种故障诊断改进新方法，分别是聚类PNN方法和增量自组织神经网络方法。它们能够提高故障诊断的有效性和快速性。最后，为了方便应用于实际过程，利用Visual Basic编程语言设计一个故障检测与诊断平台。其中，包含了数据采集、故障报警、数据保存等功能，验证了本文的故障检测与诊断方法可靠性。同时，设计了一套应用于工业过程的网络架构，使故障检测与诊断和过程控制联系到一起，能够实现远程故障监控，更有力的提高了安全性。

关键词：非高斯过程故障检测与诊断独立成分分析聚类概率神经网络增量自组织神经网络

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