【摘 要】
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解决生产过程中故障的早期诊断问题以避免故障的扩大是非常有实际意义的研究方向.本文针对一类非线性化工生产过程,提出一种将主元分析法(PCA)与动态机理模型相结合的方法,充
【出 处】
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石油大学(北京) 中国石油大学(北京)
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解决生产过程中故障的早期诊断问题以避免故障的扩大是非常有实际意义的研究方向.本文针对一类非线性化工生产过程,提出一种将主元分析法(PCA)与动态机理模型相结合的方法,充分利用过程的内部信息以实现故障的早期检测和分离.在动态机理模型基础上,采用分区域极点配置方法设计非线性系统大范围渐近稳定状态观测器,大大降低在线实时计算量,同时避免了非线性系统工作点变化过大造成原有的线性化模型出现误差造成观测不准的情况.理论分析了这一观测器的收敛性和鲁棒性,仿真实验证明了算法有一定的抑制干扰和模型误差的能力.在利用观测器观测到主要不可测变量数据之后,结合可测变量信息,利用主元分析法提取所有变量的大部分信息,用少数几个互相独立的变量计算监控指标.给出了方法应用的具体步骤,通过仿真实例验证这一方法对故障的早期检测能力更为优越,也对故障幅值的估计和故障源的分离做了初步的探讨.
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