动态主元分析与自适应故障诊断：数据预处理与51单片机SD卡应用

本篇硕士学位论文主要探讨了数据预处理在基于动态主元分析（DPCA）的自适应故障诊断方法中的重要性，特别是在处理存在动态特性的工业过程数据时。51单片机读SD卡资料作为工业数据获取的一种常见方式，数据的有效预处理对于后续的PCA（主元分析）应用至关重要。 在工业过程中，例如化工过程，由于变量间的互相关性和冗余性，传统的PCA方法可能不足以应对数据的动态特性，因为PCA假设处理的数据是静态的，忽略了时序相关性。这种假设可能导致在处理具有动态特性的数据时，监控结果出现较大误差，从而影响故障检测的准确性和误报率，特别是在面对小规模扰动时，问题尤为突出。 为解决这个问题，论文作者借鉴了时间序列分析和动态主元分析的方法。动态主元分析考虑了数据中的时序相关性，对于带有滞后系统的故障诊断表现出优越性能。然而，传统DPCA需要大量的正常工况数据来建立精确的静态模型，这在计算效率和存储需求上面临挑战，且无法实时适应工业过程的时变性和多模态特性。 论文作者提出了一种结合滑动窗主元分析（MWPCA）和递推主元分析（RPPCA）的在线模型更新策略，通过构建新的增广采样数据，实现实时更新，提高了模型的适应性。这种方法旨在加快模型的更新速度，更好地捕捉工业过程中的动态变化。通过仿真研究，如对罔纳西·伊斯曼过程（TEP）数据的验证，证明了所提算法的有效性。 数据预处理是整个诊断流程的关键步骤，它涉及清洗、转换和规范化原始数据，以确保关键变量的准确估计，避免在模型建立和诊断过程中引入偏差。这一步骤直接影响到后续故障检测模型的精度和可靠性。 该论文深入研究了如何通过动态主元分析技术改进数据预处理方法，以提高工业过程故障诊断的准确性，尤其是在面对动态变化的复杂环境时。这对于提高工业过程的控制效率，保障产品质量和系统稳定性具有重要意义。