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1、沈阳理工大学学士学位论文摘要随着对自动化设备的安全性、可靠性以及有效性要求的提高,故障诊断技术受到人们的重视,已成为国内外自动化控制界的热点研究方向之一。故障诊断是对控制系统进行故障检测与诊断,并对故障的原因、故障的频率、故障的危害程度及故障的趋势预测等内容进行分析判断,为确诊故障点、及早采取维修、防护等补救措施提供科学的决策依据。随着科学技术进步,过程工业生产装置的结构日趋复杂,逐渐从单变量系统发展到以多变量系统为主,通常具有非线性、时变性、强耦合性及结构和参数的不确定性,这类系统和设备一旦发生故障,排除的
2、时间增长,不仅造成巨大的经济损失,甚至造成人员伤亡和环境污染,因此传统的故障诊断方法已无法满足要求。由于大多数过程工业难以建立精确的数学模型,基于数学模型的故障诊断方法在实际应用中遇到了较大的困难。多元统计过程控制的故障检测与诊断方法不依赖于系统的数学模型,因此该方法更具实用性。基于主元分析的工业过程故障诊断方法,由于充分利用了主元分析算法在处理线性数据时可对其降维的作用,使得对多变量生产过程的监测可在低维变量空间实现。本文对基于主元分析的故障诊断方法进行了系统、深入的研究。关键字:故障诊断;主元分析;过程工
3、业V沈阳理工大学学士学位论文AbstractWiththeincreasingrequirementonsafety,reliabilityandeffectivenessofautomationdevices,studyontheproblemoffaultdiagnosishasreceivedgreatattentionandbeenoneofthemostactiveresearchtopics.Faultdiagnosisisdoingfaultmonitoringanddiagnosisformo
4、nitorandcontrolsystem.Italsoanalyzesfaultsource,frequency,severity,tendencyetc.,andprovidesscientificdecision-makingbasisinordertoconfirmfault,takeremedies,suchastimelymaintenanceanddefense.Withthedevelopmentofscienceandtechnology,theprocessindustrialproduc
5、tioninstallment'sstructureisgettingmoreandmorecomplex,anddevelopsgraduallyfromthesinglevariablesystemtothemany-variablesystemprimarily.Sinceitisusuallyhighlynonlinear,time-varying,seriouslycouplinganditsstructureparametersareuncertain,traditionalfaultdiagno
6、sismethodcan’tsatisfythedemand.Oncethiskindofsystemandequipmentcomesaboutmalfunction,itwilltakealongtimetobesolvedandleadtoalargeamountofeconomicloss,evenhumaninjuriesorenvironmentalproblems.Itisdifficulttofoundprecisemath-modelinmanyindustryprocesses,thefa
7、ultdetectionmethodbaseonmathmodelhasmuchmoredifficultyactuallyapplication.ThemethodoffaultdetectionanddiagnosisbasedonMSPC(MultivariateStatisticsProcessControl)doesn’tdependonthemathmodelofsystem.ThemethodoffaultdetectionbasedonPCA(PrincipalComponentAnalysi
8、s)makingfulluseofPCAalgorithmwellandithasthefunctionofdecliningthedimensionwhilehandinglinerelateddata.Itcanmakethemonitorprocesscarryingoutfrommultivariatespaceintothelowdimension.Themainpurposeofthis