【正文】 四年來，我們互幫互助，共同進步。 沈陽化工大學學士學位論文 參考文獻 26 25 參考文獻 [1]周東華，李鋼，李元 . 數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)過程故障檢測與診斷技術 [M]. 北京 :科學出版社， 20xx： 175． [2]周東 華 .國內動 態(tài)系統(tǒng)故 障診斷技 術的一些最 新進展 [J]. 自動化博覽 ,20xx,12(10):1618． [3] 郭金玉，趙璐璐 ,李元 . 基于統(tǒng)計特征的不等長間歇過程故障診斷研究 ［ J］ .計算機應用研究 , 20xx, 29(1): 5153． [4] Hwang D H, Han C H. Real time monitoring for a process with multiple operating modes [J]. Control Engineering Practice , 1999, 7 (7) : 891902． [5] 張云濤，龔玲 . 數(shù)據(jù)挖掘原理與技術 [M]. 電子工業(yè)出版社， 20xx， 5480． [6] FRANK P and qualitative modelbased fault diagnosisa survey and some new results[J]. European Jorunal of Control, 1996, l(2):628. [7] 湯雙清 .飛輪儲能技術及應用 [M]. 武漢：華中科技大學出版社 ,20xx:27. [8] 蔣浩天 ,拉塞爾 EL.,布拉茨 [M]. 段建民 ,譯 .北京 :機械工業(yè)出版社 ,20xx:2 一 79. [9] Chiang L. H. Russell E. L and R. D. Braatz. Fault detection and diagnosis in industrial systems[M]. SpringerVerlag, London, 20xx. [10] LeeT. Independent ponent analysis: theory and application[M]. Kluwer Academic,Boston, 1998. 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() 其中 ? ?1 , Adiag ???? ，表示置信度為 ? 的控制限。對于間歇反應過程來說，其數(shù)據(jù)樣本通?？梢钥醋鳛橐粋€三維的立體數(shù)據(jù)塊 , 節(jié)中介紹的主元分析法（ PCA）只能用來處理二維數(shù)據(jù)，而處理一個這樣的三維立體數(shù)據(jù)塊，一個有效的想法就是對其進行重新排列。這樣就可以將矩陣 X 進行主元分解后寫成下式 [3]： 1 1 2 2 kkX t p t p t p E? ? ?? ? ? ? ? () 式中 E 為誤差矩陣，代表 X 在 1?ap 到 np 等負荷向量方向上的變化。因此前 k個主元的累計貢獻率 CPV 可以表示為 [1]： 沈陽化工大學學士學位論文 第 二 章 MPCA 在間歇反應過程故障診斷中的應用 8 ?????niiiCPV1k1i?? () 其中 i? 為第 i 個特征值。對角化后的協(xié)方差 矩陣，對角線上較小的新方差對應的就是那些該去掉的維度 [12]。 沈陽化工大學學士學位論文 第 二 章 MPCA 在間歇反應過程故障診斷中的應用 7 主元分析的基本原理 前面已經(jīng)提到， PCA 的目的就是“降噪”和“去冗余”。對于 這樣 一個由多個變量描述的復雜事物，如果事物的主要方面剛好體現(xiàn)在幾個主要變量上，只需要將這幾個變量分離出來，進行詳細分析。 MPCA 的核心思想是通過將相關的一組數(shù)據(jù)集進行降維，并盡量保留原來數(shù)據(jù)集的的變化信息 [1]。這些方法不需要精確的數(shù)學模型，可用于處理高維相關數(shù)據(jù)的情況。 本文研究內容 本文主要有以下四章組成： 第一章闡述了故障診斷方法的研究內容，各種方法的分類及發(fā)展趨勢，特別是對基于多元統(tǒng)計分析的故障診斷方法的現(xiàn)狀和發(fā)展進行了較簡單的綜述。 有時（如產品質量控制）可能還有另外的數(shù)據(jù)組（如產品質量 Y），希望能由X 來預測和檢測 Y 的變化，這時就可以采用 PLS 進行。這其中包括主元分析法（ principal Component Analysis， PCA） [1]、部分最小二乘法（ partial leastsquares, PLS） 、因子分析法（ factor analysis， FA）以及后來提出的規(guī)范變量分解法（ canonical variate analysis, CAV）、 ICA 以及 Fisher 判據(jù)分析法（ Fisher discriminant analysis, FDA）。對于非線性程度較弱的系統(tǒng)，在一定的范圍內可以當作線性系統(tǒng)來處理，對于非線性程度較強的系統(tǒng)，采用線性化的處理方法會產生很大的偏差，甚至會得出完全錯誤的結論。因此間歇過程的監(jiān)控顯得更加復雜。在上料階段 ,以一定配比組成的多種原材料被裝入到反應釜中 ,該階段是整個間歇過程的初始準備階段；反應階段是整個間歇過程的核心 ,它要求反應釜內的各過程變量 (如溫度、壓力、流量、液位等 )按一定的時間軌跡變化 ,而各參量的時間軌跡對于每個不同的間歇過程都不同；卸料階段是間歇過程的結束階段 ,該階段將反應釜內的產品排出 ,并對其各質量指標進行檢測以判斷該釜反應的最終質量情況 [1]。 如 “ 20xx 年 6 月 3 日吉林省寶源豐禽業(yè)公司爆炸事故，已造成 113 人遇難 ” ； “ 湖南省邵東一煤礦發(fā)生爆炸事故 ” ； “ 陜西興化集團硝銨裝置特別重大爆炸事故 ” 。其次，在分析了多向主元分析方法進行故障監(jiān)視和診斷的局限和缺點的基礎上，深入研究了基于統(tǒng)計特征的不等長間歇過程故障診斷算法。基于統(tǒng)計分析的故障診斷是故障診斷技術的重要組成部分之一。 statistic features。過程故障診斷技術的任務是選取方便而且有效的方法來發(fā)現(xiàn)過程中的異常事件，并且識別和診斷出生產過程的異常事件的根源，進而指導操作員正確地處理過程異常。特別是在精細化工、生物制藥等利潤高、產量小、品種多的工業(yè)部門。這就增加了間歇過程故障診斷的 困難程度和復雜程度。 多元統(tǒng)計方法應用于間歇過程故障診 斷 如 所述，間歇 過程的內部機理十分復雜，難以用常規(guī)的工具建立精確的數(shù)學模型，即使可以建立數(shù)學模型，通常也十分復雜，難以求解。目前 PCA、 PLS、 FDA、典型相關分析法（ CCA）和 ICA 已經(jīng)被廣泛采用。其基本思想是分別對不同組別數(shù)據(jù)進行組合，使組合后的線性相關性最大；不同點在于 PCA 著眼于考慮變量的 ” 分散性 “信息，而 CCA 則立足于識別和量化變量之間的統(tǒng)計相關性。 沈陽化工大學學士學位論文 第 二 章 MPCA 在間歇反應過程故障診斷中的應用 5 第二章 MPCA 在間歇反應過程故障診斷中的應用 引言 在化工、食品等間歇生產過程中 , 生產系 統(tǒng)在長期運行和生產負荷中會不可避免地發(fā)生各種故障 , 影響生產質量 , 甚至引起重大的經(jīng)濟損失 , 因此故障檢測與診斷成為當前控制理論研究的熱點之一。 由于間歇反應的數(shù)據(jù)具有多維性的特點 ,傳統(tǒng)的主元分析方法會使過程的統(tǒng)計建模與故障診斷變得難以實現(xiàn)。 PCA 基本原理 主元分析簡介 主 元 分析 （ Principal Component Analysis， PCA） 或者 主成分 分析 ， 是一種掌握事物主要矛盾的統(tǒng)計分析方法，它可以從多元事物中解析出主要影響因素，揭示事物的本質，簡化復雜的問題。簡單地說，在保證原始數(shù)據(jù)大部分信息不丟失的情況下，通過一定的線性變換， PCA 就是將高維的數(shù)據(jù)通過線性變換投影到低維空間上去，這個投影要遵循一個指導思想 ——找出最能夠代表原始數(shù)據(jù)的 投影方法，也就是說，被 PCA 降掉的那些維度只能是那些噪聲或是冗余的數(shù)據(jù)。通過矩陣對角化進行降噪，消除各變量間相關性，而對角化后得到的矩陣，其對角線上是協(xié)方差矩陣的特征值，它有兩個身份：首先，它還是各個維度上的新方差；其次，它是各個維度本身應該擁有的能量 (能量的概念伴隨特征值而來 )。 累計方差貢獻率