基于小波分析和主元分析的连续工业过程的故障诊断
随着现代化大生产的发展和科学技术的进步,现代工业系统的结构越来越复杂,功能越来越完善,自动化程度越来越高.由于许多无法避免的因素的存在,工业系统会出现各种各样的故障,这些故障引起的直接后果,有些是降低或失去系统某些预定的功能,有些则造成严重的甚至灾难性的事故.因此,大力开展过程故障诊断的研究,具有重要的理论意义和实践价值.该文针对国内外工业过程故障诊断技术的理论与工业应用的现状,分析了故障诊断的过程与实质,研究了几种常用的故障诊断方法,对其中较为重要的小波分析、自联想神经网络、主元分析等关键技术进行了详细深入的探讨.针对小波分析和主元分析的优点,提出了一种小波分析与主元分析相结合的连续过程故障诊断方案,并将此方案应用于某乙烯厂的裂解炉故障诊断系统,取得了满意的诊断效果,证实了该方案的有效性和可行性.最后指出了该课题中有待于进一步研究解决的问题以及故障诊断领域的发展趋势.
小波分析;神经网络;主元分析;故障诊断
北京化工大学
硕士
控制理论与控制工程
朱群雄
2004
中文
TP277;O174
65
2004-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）