自适应故障诊断方法：动态主元分析与小波去噪结合应用

"基于动态主元分析的自适应故障诊断方法研究" 本文深入探讨了基于数据驱动的故障诊断技术，特别是在动态主元分析（DPCA）领域的应用。故障诊断是工业自动化领域的重要课题，旨在及时发现和定位系统中的异常，以确保生产过程的安全和效率。作者首先介绍了故障诊断的当前研究状况，对故障诊断方法进行了定性和定量的分类分析，重点讨论了DPCA算法的原理和演化过程。 DPCA是一种用于处理具有时间相关性的动态数据的有效工具，它能够提取数据中的关键动态特征，从而在故障检测中发挥重要作用。作者指出，工业过程数据的动态性主要源于系统内部的非线性动力学行为和外部扰动，这些因素会影响数据的自相关性，使得传统的静态分析方法可能无法捕捉到关键的故障信息。 接着，文章对几种主元分析变体进行了研究，包括递推主元分析（RPCA）、滑动窗主元分析（MWPCA）和指数加权主元分析（EWPCA）。这些方法都是为了在时变环境中实时地跟踪系统状态，提高故障检测的精度和速度。 在这些基础上，作者提出了一个创新的故障诊断框架，结合了小波去噪技术和DPCA。小波去噪能够有效去除数据中的噪声，增强信号的纯净度，而DPCA则用于分析去噪后的动态数据，提取故障特征。通过模拟Tennessee Eastman Process（TEP）的典型故障和钢铁生产过程中的断带故障，实验结果证明了该方法在故障识别和定位上的有效性。 这篇论文是由李龙在刘建昌教授的指导下完成的，属于东北大学信息科学与工程学院控制理论与控制工程硕士研究生的学位论文。论文提交于2011年6月，并在同年7月获得学位。该研究为工业过程的自适应故障诊断提供了新的思路和实用方法，对于提升复杂工业系统的监控能力和安全性具有重要意义。