【摘 要】
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控制系统的安全和可靠是生产过程正常运行的保障。其中,传感器故障是造成系统出现异常的主要因素之一。因此如何通过数据分析的方法来挖掘系统历史数据或实时数据中的有效信
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控制系统的安全和可靠是生产过程正常运行的保障。其中,传感器故障是造成系统出现异常的主要因素之一。因此如何通过数据分析的方法来挖掘系统历史数据或实时数据中的有效信息,且不需要投入其他的设备,就可以对控制系统的状态进行监测,防止传感器故障的发生,对于控制系统的正常运行有着十分重要的意义。论文首先提取故障数据的特征信息。考虑数据样本中存在噪声的情况,利用小波包去噪。由于数据维度较高且各变量之间存在耦合性,直接利用数据进行故障诊断时,可能会使其诊断结果不佳甚至失效。为了降低数据维度、去除样本的冗余信息,本文利用类均值核主元分析法,对控制系统的故障数据进行特征提取。其次进行故障检测。本文利用类均值核主元分析的方法进行故障检测,通过计算两个统计量T~2和SPE的幅值是否超限来判断系统是否出现故障。由于核函数的不同会影响数据的分类效果,且核参数的选择具有盲目性,因此本文选用多项式核函数(Poly)和高斯径向基核函数(RBF)组成的复合核函数,采用粒子群算法对新的复合核函数的三个参数进行优化,然后利用类均值核主元分析算法进行故障检测,以多变量控制系统传感器故障数据为例进行检测,并与主元分析和核主元分析算法对比证明该方法的优越性。最后对故障类型进行识别。本文采用BP神经网络的方法对故障类型进行识别,首先将特征提取后的故障特征集送入BP神经网络中训练,构建故障模型,然后在训练好的网络中进行故障识别,计算故障的识别率,并与基于原始特征的BP神经网络故障诊断结果做对比,表明了该方法具有较高的准确性。
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