文档介绍：摘要主元分析法堑鼻肮碳嗫亓煊蛴τ最为广泛的数据驱动方法。主元分析技术将过程数据投影到能准确表征过程状态的低维空间,在很大程度上简化和改进了过程监控流程。针对传统主元分析法基于静态模型的缺陷,自适应主元分析方法按照一定的准则实时更新主元模型,实现了对过程正常慢漂移的有效跟踪,具有重要的理论研究意义和广泛的应用前本文首先综述了用于故障检测与诊断的主元分析方法以及自适应椒的研究现状,并将滑动窗胫甘尤≒两种自适应算法应用于曜脊障数据以及一批溶剂脱水塔工业数据,对两种方法进行比较研究。本文探讨了新的在线过程监控的可视化方法:首先介绍了在三维空间内绘制主元得分图及统计量控制限的方法,接下来提出了一种新的三维故障诊断图方法。三维故障诊断图方法可以监测过程变量间相关关系的变动,并拓展故障诊断辅助图形的信息量。在溶剂脱水塔数据上的应用证明该方法对过程故障及传感器在综合滑动窗胫甘尤≒两种自适应方法性能特征的基础上,本文提出了一种用于自适应过程监测的柔性主元分析方法。该方法基于滑动窗法的框架提出,通过引入柔性因子对主元模型区域实施不同程度的位移和变形,来实现监控性能侧重点的灵活变动。在抡媸菁叭芗镣阉酪倒淌上的应用结果表明,该方法可通过对柔性因子的调节,在高故障灵敏度与高监测鲁棒性之间选择与实际需要相符合的工作点。柔性主元分析方法解决了自适应监控算法的性能不可调问题,可以改善多工况过程监测的应用效果。结合对数据滑动窗口长度的调节,该方法可以在更大程度上满足多工况的工业应用需求,具有良好的可行性与优越性。景。.故障都具备很高的辨识度。浙江大学硕士学位论文关键词:过程监控、故障检测及诊断、主元分析、自适应主元分析、柔性主元分析.’
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、食品等间歇工业和连续制造业渗透【俊琈研究的大量涌现。多元统计分析方法可以对过程正常运行数据建立低维统计过程模型,并使用一系列统计指标来检测样本数据对数学模型的偏离。通过对过程测量数据的多元统计分析,可以了解过程内部的变化,实现对过程的故障诊断;·.分现实的意义。随着现代流程工业的发展,生产过程中发生事故的可能性也在不或者延误生产计划的正常执行,造成巨大的经济损失。据统计,近年来在美国仅摘要本章介绍了统计过程控制的含义,阐述了过程监控与多元统计过程控制的基本概念及程特性一般服从稳定的随机分布;失控时,过程分布将发生改变。因此,统计过状态。统计过程控制基本思想最早由博士于世纪年代提出。从一开始,统计过程控制就被视为一种提高产品质量和生产效率的技术手段。从质量控制的角度来看,统计过程控制又被称为统计质量控制‘由于产品质量在现代工业中的重要地位,使统计过程控制已经在机械、纺织、汽车、电子产品等离散制造业中得到了广泛应用,并正逐渐向造纸、炼油、统计过程控制经历了从单变量到多变量的发展。由于单变量控制图在检测和诊断多变量过程故障上能力的有限,导致了多元统计过程控过程监控系统对保障设备、生产过程的安全以及保证、提高产品质量具有十断增大。由于过程中的异常波动很难及时得到发现,往往导致产品质量严重下降,发展,重点阐述了主元分析方法的理论与应用成果。同时对自适应过程监控的应用发展进行了综述。最后介绍了本文的内容。’关键词:统计过程控制、多元统计分析、一主元分析、自适应过程监控:
.碳嗫氐幕痉椒过程监控方法包括解析的【俊⒒谥P】的和数据驱动【康姆椒ā石化工业每年由于生产中的异常质量波动情况而造成的损失就高达嘁诿元。因此,一套可靠的过程监控系统对于企业的安全和效益是不可或缺的。过程故障是指工业过程出现的一些异常现象,这些异常表现为系统中至少一个特性或变量的不允许的偏离【,其类型包括过程参数的变化、干扰参数的编号、执行器的问题和传感器的问题【。为了确保过程运行状况满足给定的性能指标,需要对故障进行检测、诊断和消除。统计过程控制也把这些问题称为过程监控。过程监控就是通过对工业过程信息的采集、加工和分析处理,监督生产过程的运行状态,检测系统的故障信息、诊断故障原因,分析和预测生产过程的动态趋势,从而达到减小产品质量波动、保障系统可靠运行的目标,并为企业综合自动化系统提供有效信息,使生产系统始终处于最佳运行状态。过程监控的目标是通过识别不正常行为来确保过程按计划运行的。确定故障是否发生的操作就是故障检测。故障检测的关键在于针对异常情况,尽早对将会出现的问题提出有价值的警告,并采取合适的补救措施,从而避免严