基于主元分析的多元统计故障检测与诊断技术提升研究

本篇硕士学位论文深入探讨了基于主元分析的故障检测与诊断技术在现代工业系统中的应用。作者温冰清，专业背景为控制科学与工程中的控制理论与控制工程，导师为申忠宇，于2011年提交。论文首先概述了故障诊断方法、多元统计方法和TE过程模型的基础，然后聚焦于如何利用主元分析进行故障检测。 在研究过程中，作者指出传统主元分析方法在处理复杂系统中的不足，例如在处理含噪数据时可能失效。为此，他们提出了基于小波去噪主元分析的方法，通过结合小波变换去除噪声，显著降低了主元个数，减少了误报，从而提高了故障检测的精度和诊断效果。 针对数据分布假设的局限，作者开发了一种鲁棒主元分析的故障检测策略，通过使用加权方差和协方差的稳健估计，克服了传统方法对正态分布数据的依赖，有效检测过程故障，并能准确判断故障变量和来源。 针对动态过程监控的挑战，论文引入了动态主元分析（DPCA）技术，构建动态主元模型来实时监控和诊断过程中的故障。这种方法能够更好地适应动态环境，提高故障检测的及时性和准确性。 整个研究以TE模型为仿真对象，通过计算SPE和f统计量的变化以及变量对统计量的贡献，实现故障的准确检测与诊断。论文的仿真结果展示了这些改进方法的有效性和优越性，为过程自动化和控制领域的故障检测与诊断提供了新的思路和技术支持。这篇论文为复杂工业系统的故障预警和健康管理提供了强有力的技术支撑。