基于SVM、ICA方法的过程建模与故障诊断研究

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随着计算机技术在工业过程控制中的广泛应用,大量的过程数据被采集并存储下来,但是这些包含过程运行状态信息的数据并没有被有效地利用,以致出现了所谓的“数据丰富,信息匮乏”的现象。本文以多变量统计过程控制领域为研究背景,从这些存储的数据中挖掘出过程运行的深层次信息,充分利用这些信息进行过程建模和故障诊断。 在过程建模方面,本文利用九十年代中期发展起来的新技术——支持向量机(SVM)进行回归建模。作为一种基于统计学习理论的学习机器,支持向量机表现出良好的泛化能力和学习性能。对于轧钢加热炉这样一个工艺过程复杂,具有非线性和滞后性特点的系统,本文通过仿真研究表明,支持向量机对出炉钢温建模表现出很好的逼近能力,可以满足工程精度要求,达到了对出炉钢温进行预报的目的。 在故障诊断方面,本文提出了一种基于独立成分分析(ICA)与支持向量机(SVM)对系统性能进行监控的整体框架。这一框架包括两个方面: (1)通过ICA进行特征提取,对监测系统进行降维,得到主要特征统计量。利用核密度估计方法确定控制限,从而建立起在线监测模型。 (2)利用SVM训练多故障分类器,当监测到故障发生时,通过SVM故障分类器检验确认是否为故障,并且辨识出是哪一类故障。 通过对三容水箱系统的仿真研究,证明该系统框架具有良好的监控性能,可以获得比较理想的故障诊断结果。 最后,在总结全文的基础上,提出了有待于进一步研究的方向
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