【摘 要】
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近年来随着计算机的广泛应用,锅炉整体控制水平得到了提高。同时监测系统能够采集到大量的现场数据,从这些数据中提前发现系统的故障信息。对机组系统进行故障检测和诊断是工
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近年来随着计算机的广泛应用,锅炉整体控制水平得到了提高。同时监测系统能够采集到大量的现场数据,从这些数据中提前发现系统的故障信息。对机组系统进行故障检测和诊断是工业生产亟需解决的问题之一。由于大多数工业过程难以建立精确的数学模型,以致基于数学的故障检测方法在实际应用中遇到了较大的困难。多变量统计过程控制的故障检测与诊断方法不依赖于数学模型,因此更具实用性,目前已经成为很多国家的研究热点之一。
本文首先总结了统计过程控制理论的发展过程和该领域中众多专家学者当前的研究成果,然后介绍了主元分析算法在处理线性相关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中实现。本文详细研究了SPE、T2统计量及其控制限,消除了对主元分析的一些模糊认识。针对SPE、T2统计量只能判断出监测过程是否有故障,却不能找出故障源的问题,本文采用贡献图对故障源进行诊断,并与BP神经网络进行故障诊断这一方法对比分析。
在本文的研究过程中,以富泰热力公司小区锅炉房的实际运行数据为基础,利用计算机编写程序进行了大量对比分析的仿真实验,验证了主元分析法进行过程监测及故障诊断的可行性。为基于主元分析的故障检测和诊断方法投入实际应用奠定了基础。
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