基于DPCA与KL散度的系统监测与故障诊断方法研究

本文主要探讨了在信息技术高速发展的21世纪，系统监测在确保现代工业系统智能化、集成度提升过程中的关键作用。随着系统复杂性的增加，特别是考虑到工作环境变化、设备老化和人为操作失误可能导致的重大事故风险，有效而精确的系统监测显得尤为重要。因此，研究聚焦于闭环控制系统的故障检测和性能监测两个核心领域。 首先，针对传统主成分分析（PCA）在故障检测中的局限，即在构建主成分模型时忽视了采样数据间的相关性，导致无法充分反映系统的动态特性，文章提出了一种创新的动态主成分分析（DPCA）方法。通过构建动态时间序列增广矩阵，DPCA能够更好地捕捉系统的实时动态，通过投影降维和统计值的比较，实现显著性故障的早期识别。 其次，针对工业系统中微小故障常表现为幅值小、特征不明显的特性，文章引入了Kullback-Leibler散度（KL散度）这一统计工具。通过动态主成分分析构建的模型，获取模型得分向量并计算其概率分布，KL散度被用来量化不同概率分布之间的相似度。根据3σ原则设定统计限，当KL散度值超出这个限值时，便表明可能存在微小故障。这种方法有效地提高了对细微故障的检测能力，为工业系统提供了一种更为灵敏和准确的故障诊断手段。 为了验证所提出的这些方法的有效性和实用性，研究者将其应用到了田纳西-XX系统的实际案例中。通过实验结果，文章展示了新方法在故障检测和性能监测方面的优越性，证明了它在提升系统稳定性和安全性方面的潜力。 这篇硕士学位论文不仅深入研究了系统监测的重要性和挑战，还开发出了基于多元统计与信息熵的创新监测技术，为工业系统的健康管理和安全保障提供了有力的支持。这一领域的研究成果对于提高工业系统的运行效率和降低事故风险具有重要意义。