【摘 要】
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有效的工业过程故障诊断方法,不仅能够在第一时间对出现的故障进行识别和处理,避免可能出现的危险,同时也要对故障的类型和原因进行诊断,以有效对故障进行预防。但是,由于实
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有效的工业过程故障诊断方法,不仅能够在第一时间对出现的故障进行识别和处理,避免可能出现的危险,同时也要对故障的类型和原因进行诊断,以有效对故障进行预防。但是,由于实际情况受多因素影响,不易通过过程的数学模型进行故障诊断。数据驱动是建立在数据分析的基础上,通过运行过程中记录的大量有用的信息进行挖掘,从中获得所需要的信息和知识的过程,具有更加实际的意义。本文研究采用无监督的多元统计分析方法及聚类算法,简单高效地处理工业过程中的故障检测和诊断问题,论文的主要内容包括:首先,分别对核主元分析KPCA和模糊C均值聚类FCM算法进行了详细分析,进一步将KPCA与FCM进行了结合,提出了一类基于KPCA的FCM聚类方法。其次,将所提出的方法应用于工业过程故障诊断问题。核主元分析(KPCA)算法通过映射将数据从输入空间映射到高维特征空间,从而对数据进行特征提取,有效降低数据维度和提高处理效率。同时可通过KPCA结合T2和SPE两个统计量进行实时的故障检测。接着,采用FCM算法对故障模式类别进行划分,从而实现故障的诊断。最后,将提出的这种方法用于TE化工生产过程的仿真,采用KPCA-FCM方法,获得了故障数据的分类,同时实现故障数据的在线诊断。利用该数据驱动算法,可高效检测工业过程中的故障并对故障进行诊断。
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