基于动态主元分析的自适应故障诊断研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于动态主元分析(DPCA)的自适应故障诊断方法在51单片机读取SD卡资料的应用。作者通过对比分析了PCA（主元分析）、DPCA以及结合小波分析的故障诊断技术在故障识别中的效果。" 在论文中，作者首先介绍了PCA方法在故障诊断中的应用，但指出PCA在处理动态系统时可能无法准确地揭示影响故障的关键变量，如在图4.6所示的PCA贡献图中。接着，作者引入了DPCA方法，如图4.7所示，它在识别TEP故障1的影响因素方面表现出了显著的改进，证明了考虑系统动态性的重要性。DPCA能够更好地捕捉系统的动态变化，从而提高故障诊断的准确性。 进一步，作者将小波分析与DPCA结合起来，形成了更强大的故障诊断工具，如图4.8所示。这种结合方法能够更清晰地定位影响故障的关键变量，例如变量1和变量44。变量1代表过程测量中的A进料量，而变量44是控制变量中的A进料量，两者被确定为直接影响故障1发生的原因，有助于准确锁定故障发生的部位。 这篇论文是由李龙撰写，由刘建昌教授指导，属于控制理论与控制工程领域的硕士研究生研究。论文的主要贡献在于提出了基于动态主元分析的自适应故障诊断方法，强调了动态系统中考虑时间演变因素对于提升故障检测能力的重要性，并通过与小波分析的结合，提高了故障定位的精度。 此外，论文还包含了原创性声明和学位论文版权使用授权书，表明作者同意东北大学保留和使用其学位论文的权利，同时也表明论文的研究成果是作者独立完成的，未包含他人已发表或撰写过的内容。 整体而言，这篇研究论文为工业过程的故障诊断提供了新的思路和方法，特别是在51单片机读取SD卡数据的场景下，具有实际应用价值。通过DPCA和小波分析的结合，可以提高复杂系统故障诊断的效率和准确性，这对于高成本、高安全要求的工业过程控制具有重要意义。