基于统计学方法的自适应过程监控与故障诊断

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1、AdaptiveProcessMonitoringandFaultDiagnosisBasedonStatisticaIMethodsThesisSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementDepartment：Major．Author：Supervisor：forthedegreeofPh．D．Dept．ofAutomationControlTheoryandControlEngineeringXi

2、aobinHeYupuYangDecember2008上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：t—N日期：d口’年3月版日上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保

3、留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密口，在一年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密圈。(请在以上方框内打“4”)学位论文作者签名：巧小j对指导教师签名：日期：一r7年雩月7。曰日期：≯口口7年IL／凇以)月阻日上海交通大学博士学位论文答辩决议书所在姓名何小斌学号0060322014控制理论与控制工程学科指导教师杨煜普答辩2009

4、．．03．13答辩上海交通大学闵行校区电院群楼2．412日期地点论文题目基于统计学方法的自适应过程监控与故障诊断投票表决结果：．占’／』／』(同意票数／实到委员数／应到委员数)答辩结论：昭迫过口未通过答辩决议壬旦快堡尘鎏暨曼丰誊譬篓事毡对工业过程的时变性和非线性等特征，在一般的过嫠巢嫠方婪萋型圭堡尝三自尊应统计过程监控写聂薛荔簖蕊篮釜葚过篡摧蔷篓著篁：竺警望研究课题，论文选题具有重要萌运语纛支斋爰甬荔崔-蔷雯磊兰要创新性成果有：⋯⋯⋯⋯⋯一。“^圳工七肤芝曼》工兰多曼笪梦变特性，提出了一种新的基于可变

5、移动窗PCA的自适府峪榕算婆，主要包括递归更新PCA模型和可变移动备秉蒜““⋯9也豫、。垒箩盒整鸯垫障诊断的特点，提出了基于变量加权FDA的故障诊断方法。署苎喜墨加权孳哿篾■个故障的加权向量后，对所看蕞障数据奚芬蜀运荐磊表：登耍墨妻。FD、A，!}q故障诊断能力。此外，还提出了基于偏F石箱豢钎菱花茗棼琵的变量加权方法。⋯⋯⋯⋯“～寻二剪翌工业过程的本质非线性的特点，将上述可变移动窗PCA和变量加权粤A通警孽褒法推广到非线性情况，实现了基于可变移动窗核PCA和菱重磊蔽，，．译文条理清楚、内容充实、分析严

6、谨，表明作者已经掌握了本学科坚实宽广整理篓基础和系统深入的专业知识，独立从事科研能力强。答辩过程中表述清楚，紫正确回答问题。答辩委员会经认真讨论并无记名投票，一致同意通过何小斌同学的博士学位论文答辩，并建议授予何小斌工学博士学位。彦移，7年弓月0B职务姓名职称单位签名主席顾幸生教授华东理工大学信息学院缓芬墨答委员费敏锐教授上海大学机电工程与自动化学院嵝删汹辩晒圹尹委委员张卫东教授上海交通大学、贝凑糊厶委员杨根科教授上海交通大学石成上海交通大学。Z协、贝委员王景成教授签委员名委员吴沂军秘书’工程师上海交

7、通大学·屡；碣{一f摘要随着工业过程规模的不断扩大和复杂性的日益提高，有效的过程监控和故障诊断是保证生产安全、提高产品质量和经济效益的关键。对复杂的工业过程来说，准确详细的数学模型往往很难得到。即使能够得到，这些理论上的等式也只能描述系统中一部分能量及物料平衡关系。这就限制了基于模型的过程监控方法的应用。另外，随着计算机集散控制系统的应用和发展，大量的测量数据被及时采集和存储。如何从这些海量数据中挖掘出隐藏的有用信息，提高过程监控和故障诊断能力，已经成为越来越迫切需要解决的问题。统计过程监控就是在这种

8、背景下发展起来的，并且受到了广泛关注。统计过程监控是一种基于多元统计理论的方法。它通过对测量数据进行分析和解释，建立统计监控模型，判断过程所处的运行状态，在线检测和识别过程中出现的异常工况，从而减小由过程故障所造成的损失，提高生产效率。本文在介绍统计过程监控的研究内容、方法和发展现状的基础上，首先关注了连续生产过程自适应监控方法。基于主元分析(PCA)模型的传统过程监控假设工业过程是静止的，PCA模型一旦建立就不需要发生变化。而实际的工业过程大部分都是时