基于稀疏主元分析的故障检测研究

论文摘要

随着工业过程的发展,其规模越来越大,流程也越来越复杂。在工业过程运行过程中,如果设备或过程出现了故障而没有得到及时的检测与处理,不仅会降低生产效率,增加维护成本,严重时甚至会威胁到人类的生命安全。因此为了预防事故的发生,在工业现场引入一种实时有效的故障检测系统变得十分重要。在众多的工业过程故障检测方法中,多元统计方法得到了广泛的应用,吸引了越来越多的工业界与学术界的关注。主元分析法（Principal Component Analysis,PCA）是最为常见的多元统计方法之一。其主要思想是将采集到的数据进行降维处理,提取数据中的主元（即负荷矩阵）,从而进行有利于后续分析的故障检测。但其重要问题在于,降维所采用的得分矩阵通常是稠密矩阵,这使得主元的解释性较低。而稀疏主元分析（Sparse Principal Component Analysis,SPCA）方法通过稀疏化主元负荷矩阵,提高了主元的可解释性,并且在在线检测时能具有更快的运算效率。首先,针对工业过程所具有的动态特性,本文利用SPCA的思想,结合动态主元分析法（Dynamic Principal Component Analysis,DPCA）的优点,提出了稀疏动态主元分析（Sparse Dynamic Principal Component Analysis,SDPCA）。稀疏动态主元分析方法先通过叠加时间滞后变量的方式,建立动态数据模型,然后再通过添加LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）惩罚项获取动态数据的稀疏主元。SDPCA既考虑到了数据的时序自相关性,又能提高主元的可解释性。通过数值例子和田纳西-伊斯曼化工过程,结果证明了SDPCA方法可以获得更好的故障检测效果。其次,针对稀疏主元分析方法中的非零负荷数目（NNZL）确定问题,本文也进行了研究讨论。前向选择方法主要是通过贪婪算法来确定NNZL,其缺点是前后关联度不高。本文基于前向选择方法进行了改进,提出了向前关联的前向选择算法。同时,基于遗传优化算法（Genetic Algorithm,GA）整定NNZL的思想,提出利用效率更高的粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）来整定NNZL。仿真结果表明,PSO相较于GA更适合整定稀疏主元中的NNZL。

论文目录

• 摘要
• ABSTARACT
• 第一章 绪论
•   1.1 课题研究的目的意义
•   1.2 故障检测技术概述
•     1.2.1 故障检测的基本概念
•     1.2.2 故障检测方法分类
•   1.3 稀疏主元分析的研究现状
•     1.3.1 多元统计分析的研究背景
•     1.3.2 稀疏主元分析的研究现状
•   1.4 本文章节安排
• 第二章 基于主元分析的故障检测方法介绍
•   2.1 单变量统计方法
•   2.2 基于PCA的多元故障检测方法
•     2.2.1 主元分析
•     2.2.2 主元分析的故障检测
•   2.3 田纳西-伊斯曼过程
•   2.4 本章小结
• 第三章 基于稀疏动态主元分析的故障检测
•   3.1 基于稀疏主元分析的故障检测
•   3.2 基于稀疏动态主元分析的故障检测
•     3.2.1 动态主元分析
•     3.2.2 稀疏动态主元分析
•   3.3 故障检测结果的系统验证
•     3.3.1 数值仿真结果
•     3.3.2 田纳西-伊斯曼过程结果
•   3.4 本章小结
• 第四章 基于PSO的 NNZL的选择方法
•   4.1 基于前向选择的整定方法
•     4.1.1 逐一关联的前向选择法
•     4.1.2 向前关联的前向选择法
•   4.2 基于优化算法的整定方法
•     4.2.1 基于GA算法的整定方法
•     4.2.2 基于PSO算法的整定方法
•   4.3 NNZL整定结果比较
•     4.3.1 Pitprops数据集
•     4.3.2 田纳西-伊斯曼过程寻优结果比较
•   4.4 本章小结
• 第五章 总结与展望
•   5.1 研究内容与创新点
•   5.2 未来工作展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间的研究成果
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 段怡雍

导师: 高金凤

关键词: 故障检测,主元分析法,稀疏主元分析,非零负荷数目,粒子群算法

来源: 浙江理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 数学,自动化技术

单位: 浙江理工大学

分类号: O212.4;TP277

DOI: 10.27786/d.cnki.gzjlg.2019.000061

总页数: 57

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