【摘 要】
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随着现代工业与科学技术的迅猛发展，特别是计算机技术和工控设备的广泛应用，使得流程工业系统的结构越来越复杂，自动化水平越来越高，逐渐显现出大型化，连续化及智能化的特点。复杂庞大的系统一旦在工业现场发生故障，将造成巨大的人员和财产损失。因此，工业安全问题越来越受到关注。随着传感器技术的发展和工业现场监控设备的普及，现场已经积累了大量的过程变量数据和音频视频信息，所以基于数据的故障检测与诊断越来越受到重
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随着现代工业与科学技术的迅猛发展，特别是计算机技术和工控设备的广泛应用，使得流程工业系统的结构越来越复杂，自动化水平越来越高，逐渐显现出大型化，连续化及智能化的特点。复杂庞大的系统一旦在工业现场发生故障，将造成巨大的人员和财产损失。因此，工业安全问题越来越受到关注。随着传感器技术的发展和工业现场监控设备的普及，现场已经积累了大量的过程变量数据和音频视频信息，所以基于数据的故障检测与诊断越来越受到重视，尤其是提高故障监测的准确性更是重中之重。本文以电熔镁炉的喷炉过程为研究背景，以基于Fisher判别分析分析(Fisher discriminant analysis，FDA)约束的相对信息熵非负矩阵分解算法为基础，实现对喷炉过程的故障进行监测。
本文首先通过对传统非负矩阵分解算法的分析，改进了基于相对信息熵的非负矩阵分解，加入了FDA的约束的新算法。算法使得这两种算法互补，同时利用了非负矩阵分解在矩阵分解降维中的优良性质，并且弥补了FDA在分类过程中过度依赖均值的弊端，导致的分类效果不理想的结果。通过对电熔镁炉的生产过程进行仿真实验，对电熔镁炉生产过程现场的视频数据作为原始的数据进行了进一步的处理，视频数据分为了四个视角拍摄，分别为0度、45度、90度、135度，每个视角分别相差了45度。把视频数据的每一帧转变为图片，对每一幅图片提取它们的对比度、相关性、能量、熵、逆差距这五组信息，形成了一个有二十个变量的数据作为仿真中的训练样本和测试样本。对系统进行离线建模。最后对测试样本进行监测和分类验证了算法有效的结果。
随后又针对算法中存在的不理想的效果，引出了本文改进的优化方法:基于最大间距准则FDA约束的相对信息熵非负矩阵分解算法。该算法的核心对FDA进行了改进，称为最大间隔准则。把基于FDA的最大间隔准则作为新的相对信息熵的非负矩阵分解算法的新约束，得到了新的目标函数。同样地以电熔镁炉视频数据作为数据来源，得到的仿真结果验证算法同样有效。
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