基于多元统计分析的故障检测与应用研究

《基于多元统计分析的故障检测与应用研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、硕士学位论文MASTERDISSERTATION基于多元统计分析的故障检测与应用研究FaultDetectionBasedonMultivariateStatisticalAnalysis作导学者师科孟程程李文军曾九孙测试计量技术及仪器中国计量学院二〇一三年六月FaultDetectionBasedonMultivariateStatisticalAnalysisByCheng-chengMengADissertationSubmittedtoChinaJiliangUniversityInpartialfulfillmentofth

2、erequirementForthedegreeofMasterofEngineeringChinaJiliangUniversityJune,2013独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国计量学院或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完

3、全了解中国计量学院有关保留、使用学位论文的规定。特授权中国计量学院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日（中图分类号UDCTP312519学校代码10356密级公开硕士学位论文MASTERDISSERTATION基于多元统计分析的故障检测与应用研究FaultDetectionBasedonMultiv

4、ariateStatisticalAnalysis作者孟程程导师李文军曾九孙申请学位学科专业工学硕士测试计量技术与仪器培养单位研究方向中国计量学院热工计量检测二〇一三年六月致谢深深地感谢我的导师李文军副教授和曾九孙老师。在我攻读硕士学位期间，学习上和生活上都得到了两位老师的热心帮助和关心爱护。先生渊博的学识，严谨的治学态度，对待科研教育认真负责、创新的态度，永远值得我学习；他缜密的思维以及对待祖国教育事业的献身精神，必将影响我终身，永远激励着我不断前进。感谢郑永军老师在论文撰写、项目开发等多方面对我有过精心的指导，借此

5、机会向您们表示衷心的感谢。同时也真诚的感谢和我一起奋斗的师兄师妹们，黄德铭师兄、乐小琴师姐、白伟、刘杰、李希明等，在和你们共同学习的日子里让我学到了许多的知识，给予了我许多启发和快乐。同时，我的研究生生活因为有了你们这些朋友而丰富多彩。特别地，我要借此机会感谢我的父母，是您们支持我追求自己的梦想考取研究生，是您们在经济上支持我走过研究生生涯，也是您们在我畏惧、退缩时给我鼓励和引导。您们不仅赋予了我生命，而且赋予了我独立思考的能力以及面对困难迎难而上的勇气。在此祝您们身体健康，幸福快乐。最后感谢各位专家评委悉心审阅并提出宝贵意见。孟程程20

6、13年6月基于多元统计分析的故障检测与应用研究摘要：为了保证产品质量的可靠性和工业系统的稳定性，需要对生产过程进行在线监测，以确保工业系统安全可靠。现代工业系统中包含大量的传感器，这些传感器工作是否正常在很大程度上决定了工业系统是否能正常运行。因此，对传感器的故障检测研究成为了一个重要的课题。基于数据的各种故障检测方法，由于不需要对过程进行精确建模，只需要利用生产过程中传感器所测得的数据，就能够实现故障的快速检测和诊断，因而获得了广泛的应用。本文以多元统计方法为基础，详细介绍了PCA方法、ICA方法的基本思想、原理及在故障诊断中的应用。为

7、适应复杂工业过程的非线性特性，利用核主成分分析法建立了故障检测模型，将其应用到高炉冶炼过程的故障检测中。与传统PCA方法进行比较，该方法提高了检测效率。对于非高斯过程的故障监控问题，ICA是一种应用广泛的方法，但考虑到现有的基于ICA的故障检测方法在设计过程监控统计量中存在不足，本文提出利用统计学中的最大均值偏差法，将待测数据样本子集投影到高维核空间，并在核空间内比较正常样本集和待测样本集的均值，从而实现非高斯过程的故障检测。在燃气发生装置故障检测上的应用结果表明，与传统的基于ICA的故障检测方法相比，这种方法计算更为简单，检测效率更高。

8、关键词：多元统计；故障检测；主成分分析；独立主成分分析；核主成分分析；最大均值偏差法分类号：中图分类号TP312；UDC519IFaultDetectionBasedonMultivariat