數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)過程故障診斷技術(shù)

內(nèi)容概要

　　本書第1章綜述了各種動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢(shì)。第2章～第6章主要介紹了主元分析模型以及基于該模型的各種故障檢測(cè)、分離和辨識(shí)等方法。這一部分還討論了主元分析模型的各種改進(jìn)問題，如主元個(gè)數(shù)的選取問題、基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的改進(jìn)、基于非正常子域的應(yīng)用等。第7章～第11章主要介紹了偏最小二乘模型，以及基于該模型的故障檢測(cè)、重構(gòu)和診斷算法。這一部分包含了作者最新的研究成果，即對(duì)偏最小二乘模型結(jié)構(gòu)的幾何解釋以及針對(duì)輸出相關(guān)故障的模型改進(jìn)。這些研究成果也揭示了主元分析和偏最小二乘在過程監(jiān)控上的根本區(qū)別和內(nèi)在聯(lián)系。第12章、第13章主要討論了該領(lǐng)域最新的研究方向——連續(xù)多變量過程的故障預(yù)測(cè)問題，書中分別基于主元分析模型和偏最小二乘模型對(duì)該問題進(jìn)行了研究。
　　本書可作為自動(dòng)控制專業(yè)研究生的教學(xué)參考書，同時(shí)對(duì)從事自動(dòng)化系統(tǒng)研究、設(shè)計(jì)、開發(fā)和應(yīng)用的廣大工程技術(shù)人員也具有一定的參考價(jià)值。

書籍目錄

《信息化與工業(yè)化兩化融合研究與應(yīng)用叢書》序
前言
第1章 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)故障診斷技術(shù)概述
　1．1 引言
　1．2 定性分析方法
　1．3 定量分析方法
　1．4 故障預(yù)測(cè)
　1．5 全書概況
　參考文獻(xiàn)
第2章 主元分析的基本理論
　2．1 引言
　2．2 主元分析模型
　2．3 基于主元分析的故障檢測(cè)
　2．4 傳感器故障重構(gòu)
　2．5 基于主元分析的故障診斷
　2．6 pvc生產(chǎn)過程的故障檢測(cè)與診斷
　2．7 結(jié)束語
　參考文獻(xiàn)
第3章 基于子空間技術(shù)的多維故障重構(gòu)及辨識(shí)
　3．1 引言
　3．2 故障檢測(cè)與可檢測(cè)性
　3．3 故障重構(gòu)與可重構(gòu)性
　3．4 故障辨識(shí)
　3．5 故障分離與可分離性
　3．6 仿真案例研究
　3．7 結(jié)束語
　參考文獻(xiàn)
　附錄
第4章 最優(yōu)主元個(gè)數(shù)的選取方法
　4．1 引言
　4．2 主元模型
　4．3 累計(jì)方差貢獻(xiàn)率準(zhǔn)則
　4．4 press檢驗(yàn)法模型
　4．5 未重構(gòu)方差模型
　4．6 scree檢驗(yàn)法模型
　4．7 故障信噪比確定模型
　4．8 tennessee eastman過程應(yīng)用研究
　4．9 結(jié)束語
　參考文獻(xiàn)
第5章 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整理論及應(yīng)用
　5．1 引言
　5．2 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整
　5．3 模式間匹配距離
　5．4 最優(yōu)路徑
　5．5 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整基本算法
　5．6 動(dòng)態(tài)規(guī)劃約束條件
　5．7 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整理論應(yīng)用
　5．8 結(jié)束語
　參考文獻(xiàn)
第6章 基于非正常子域的故障分離
　6．1 引言
　6．2 基于非正常子域的故障分離原理
　6．3 基于主元分析的故障可分離性
　6．4 基于主元分析的pvc生產(chǎn)過程故障傳感器分離
　6．5 基于非正常子域的故障分離的性能分析
　6．6 結(jié)束語
　參考文獻(xiàn)
第7章 基于多塊pls的過程監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)
　7．1 引言
　7．2 低密度聚乙烯過程
　7．3 基于pls的監(jiān)測(cè)和診斷
　7．4 多塊pls模型
　7．5 基于多塊pls的監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)
　7．6 結(jié)束語
　符號(hào)說明
　參考文獻(xiàn)
　附錄
第8章 基于遞推pls算法的自適應(yīng)數(shù)據(jù)建模
　8．1 引言
　8．2 pls與遞推pls
　8．3 分塊的遞推pls算法與自適應(yīng)策略
　8．4 交叉驗(yàn)證和最終的遞推分塊pls建模
　8．5 動(dòng)態(tài)和非線性的遞推pls回歸建模
　8．6 在化工過程建模中的應(yīng)用
　8．7 結(jié)束語
　參考文獻(xiàn)
　附錄
第9章 偏最小二乘模型用于過程監(jiān)控時(shí)的幾何特性研究
　9．1 引言
　9．2 偏最小二乘模型(pls)
　9．3 pls對(duì)x空間的分解特性及其與pca的比較
　9．4 pls對(duì)x空間分解的幾何解釋
　9．5 不同的pls模型用于過程監(jiān)控時(shí)的比較
　9．6 仿真及案例研究
　9．7 結(jié)束語
　參考文獻(xiàn)
　附錄
第10章 全潛結(jié)構(gòu)投影模型及其在過程監(jiān)控上的應(yīng)用
　10．1 引言
　10．2 潛結(jié)構(gòu)投影模型(pls)
　10．3 全潛結(jié)構(gòu)投影模型
　10．4 基于t-pls模型?故障檢測(cè)技術(shù)
　10．5 數(shù)值仿真和te過程案例研究
　10．6 結(jié)束語
　參考文獻(xiàn)
　附錄
第11章 基于t-pes的輸出相關(guān)故障重構(gòu)技術(shù)及其應(yīng)用
　11．1 引言
　11．2 輸出相關(guān)的故障檢測(cè)與可檢測(cè)性
　11．3 輸出相關(guān)的故障重構(gòu)與可重構(gòu)性
　11．4 故障子空間的抽取
　11．5 基于重構(gòu)的貢獻(xiàn)圖技術(shù)的故障診斷
　11．6 仿真及案例研究
　11．7 結(jié)束語
　參考文獻(xiàn)
　附錄
第12章 基于pca重構(gòu)的連續(xù)過程故障預(yù)測(cè)
　12．1 引言
　12．2 問題描述
　12．3 基于重構(gòu)的故障估計(jì)
　12．4 基于小波和向量自回歸模型的故障預(yù)測(cè)技術(shù)
　12．5 案例研究
　12．6 結(jié)束語
　參考文獻(xiàn)
第13章 基于t-pis和向量ar模型的輸出相關(guān)故障預(yù)測(cè)
　13．1 引言
　13．2 問題描述
　13．3 基于t-pls的輸出相關(guān)故障估計(jì)
　13．4 基于帶噪聲var模型的故障預(yù)測(cè)
　13．5 案例研究
　13．6 結(jié)束語
　參考文獻(xiàn)
附錄

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：第1章 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)故障診斷技術(shù)概述基于解析冗余的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)在過去的40年中得到了迅猛的發(fā)展，已提出了大量的方法。因此，有必要對(duì)這些方法進(jìn)行整理、歸類和分析，探討已經(jīng)解決的和尚未解決的故障診斷問題。此外，最近十幾年來發(fā)展起來的故障預(yù)測(cè)技術(shù)也引起了學(xué)術(shù)界和工程界的高度重視。本章將重點(diǎn)概述數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)。1.1 引言隨著科學(xué)的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步，系統(tǒng)的能力和現(xiàn)代化水平日益提高。與此同時(shí)，系統(tǒng)的投資和規(guī)模也越來越大，復(fù)雜性越來越高。這類復(fù)雜大系統(tǒng)一旦發(fā)生事故，便會(huì)造成巨大的財(cái)產(chǎn)損失和人員傷亡。因此，復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性和安全性迫切需要提高，以減少重大事故的發(fā)生。動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)是提高系統(tǒng)可靠性和降低事故風(fēng)險(xiǎn)的重要方法。故障診斷主要研究如何對(duì)系統(tǒng)中出現(xiàn)的故障進(jìn)行檢測(cè)、分離和辨識(shí)，即判斷故障是否發(fā)生、定位故障發(fā)生的部位和種類，以及確定故障的大小和發(fā)生的時(shí)間等。過去的幾十年中，故障診斷問題受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，取得了豐碩的研究成果。傳統(tǒng)的分類思想一般將故障診斷方法劃分為基于數(shù)學(xué)模型的方法、基于知識(shí)的方法和基于信號(hào)處理的方法三大類。然而近年來隨著理論研究的深入和相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展，各種新的診斷方法層出不窮，傳統(tǒng)的分類方法已經(jīng)不再適用。本章從一個(gè)全新的角度對(duì)現(xiàn)有的故障診斷方法進(jìn)行了重新分類，將其整體上分為定性分析方法和定量分析方法兩大類，如圖1.1所示。其中，定量分析方法又分為基于解析模型的方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，后者又進(jìn)一步包括機(jī)器學(xué)習(xí)類方法、多元統(tǒng)計(jì)分析類方法、信號(hào)處理類方法、信息融合類方法和粗糙集方法等。本章對(duì)每類方法的基本思想和研究進(jìn)展等進(jìn)行了較為詳細(xì)的論述，其中重點(diǎn)討論了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。此外，本章還概述了故障預(yù)報(bào)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀。最后，介紹了全書其他章節(jié)的主要內(nèi)容。

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