基于MCUSUM-ICA-MSPCA的流程工業(yè)故障診斷和預測研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、生產過程的故障診斷和預測一直是流程工業(yè)系統(tǒng)關注的主要問題之一。故障診斷的目的就是通過實時的監(jiān)測生產過程的運行狀態(tài)，及時發(fā)現不正常情況，并且找出故障原因，解決問題，使生產恢復到正常運行狀態(tài)。故障診斷的方法有很多種(詳見第1.2.3節(jié))，方法的選用要考慮到不同的監(jiān)控對象及其復雜程度以及監(jiān)控效率。隨著工業(yè)生產過程系統(tǒng)越來越復雜，包括系統(tǒng)的時變性、非線性、大延時、強耦合性等特點，給監(jiān)控系統(tǒng)的算法使用帶來很多難題。多變量統(tǒng)計方法自從被引入到故障診

2、斷領域后，顯示了極強的生命力和適應能力，近些年得到了廣泛的發(fā)展。
　　 本文以獨立成分分析ICA和主元分析PCA方法為基礎，通過分析現有方法的研究現狀，對傳統(tǒng)的PCA方法在多尺度方面做了改進，并利用主元空間差別D作為統(tǒng)計控制指標，更有效地提高算法對過程變化的分析與診斷能力；在對獨立成分分析方法的原理和應用做了細致研究的基礎上，以田納西-伊斯曼過程為仿真平臺，對ICA方法的應用效果和使用范圍進行了深入探討；針對流程工業(yè)中微小故障的

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