【摘 要】
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工业过程数据具有规模性大,复杂性高,变量多,关联性强等特点.如何从数据出发准确并快速地发现故障并处理,保证过程高效运行意义重大.本文针对复杂的工业过程,提出了一种多方
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工业过程数据具有规模性大,复杂性高,变量多,关联性强等特点.如何从数据出发准确并快速地发现故障并处理,保证过程高效运行意义重大.本文针对复杂的工业过程,提出了一种多方法结合的混合型过程监控与故障诊断方法,完成数据分类,构建故障模型库,故障在线诊断及可视化相关处理.首先通过常规主成分分析(Principal component analysis, PCA)方法对历史数据进行初筛,区分出正常和故障信息,然后利用聚类方法对故障数据集进行分类,接着利用局部线性指数判别分析方法 (Local linear exponential discriminant analysis, LLEDA)建立故障模型库进而进行故障诊断.本文将基于监督学习的LLEDA方法拓展到无监督学习,便于复杂工业大量无标签数据的处理.最后利用典型的田纳西伊士曼过程对所提出的方法进行有效性验证.
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