动态主元分析下自适应故障诊断法：以51单片机读SD卡过程为例

本篇硕士学位论文主要探讨了"基于动态主元分析的自适应故障诊断方法研究"在工业过程控制中的应用，特别是针对东北大学信息科学与工程学院的背景。论文的作者是李龙，由刘建昌教授指导，研究的焦点在于提升钢铁冶金、石油炼制、化工、电力和热能等高成本高安全要求行业的过程监控能力，以及故障检测和诊断的精确性和效率。 在第4章的仿真实验结果与分析部分，作者展示了针对两个具体故障实例的研究：故障10涉及C进料温度的随机变化，对汽提器温度有直接影响，而故障11则是反应器冷却水入口温度异常，导致反应器温度的异常。图4.17展示了自适应的动态主元成分分析（DPCA）算法在诊断TEP故障11时的贡献图，突出了该方法在故障识别中的关键作用。汽提器温度在正常运行和故障情况下的对比图（图4.18）直观地展现了故障状态对系统性能的影响。 动态主元分析作为一种统计方法，通过对数据的降维处理，能够提取出影响系统行为的关键特征，从而有效地进行故障诊断。通过自适应策略，该方法能够实时调整分析参数以应对不断变化的工业环境，提高了诊断的准确性和鲁棒性。 论文的研究成果对于实现工业过程的智能化监控和维护具有重要意义，它不仅有助于提高生产效率，降低事故风险，还能节省维护成本，符合当前工业4.0和智能制造的发展趋势。此外，论文还强调了学术诚信，作者声明论文未包含他人已发表或未注明的研究成果，并且同意论文被用于学术交流和数据库检索。 这篇东北大学硕士学位论文深入研究了动态主元分析在故障诊断中的应用，并通过实际案例展示了其在复杂工业过程中的实用价值，为相关领域的故障预防和控制提供了理论支持和技术参考。