【摘 要】
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供暖锅炉运行过程的故障检测与诊断是其安全运行的一个重要保障。锅炉系统具有复杂程度高、过程变量较多且耦合性较强等特性,因此很难建立精确的机理模型对其进行故障诊断。随着数据测量与存储技术的飞速发展,工业过程中积累了丰富的过程数据,其中蕴含着许多能够表征系统运行状态的过程信息。因而,数据驱动的过程监测方法受到了广泛的关注,其中多元统计分析方法因其在处理高耦合、多变量数据的独特优势而备受青睐,目前已经成为
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供暖锅炉运行过程的故障检测与诊断是其安全运行的一个重要保障。锅炉系统具有复杂程度高、过程变量较多且耦合性较强等特性,因此很难建立精确的机理模型对其进行故障诊断。随着数据测量与存储技术的飞速发展,工业过程中积累了丰富的过程数据,其中蕴含着许多能够表征系统运行状态的过程信息。因而,数据驱动的过程监测方法受到了广泛的关注,其中多元统计分析方法因其在处理高耦合、多变量数据的独特优势而备受青睐,目前已经成为研究热点之一。围绕锅炉系统运行过程中变量之间同时存在线性与非线性相关性的问题,对基于多元统计分析方法的故障检测与诊断算法进行相关研究。基础性研究包括对基于主元分析的故障检测与诊断理论进行研究与分析,主要为主元分析建模、故障检测以及主元分析故障诊断方法,并将其运用到锅炉系统运行过程的故障诊断中,进行仿真实验。结果表明,主元分析法虽然对锅炉系统的故障诊断有一定的有效性和准确性,但仍存在误报或无法检测到故障发生的问题。锅炉系统由若干设备所构成,各部分的设备运行机制不同且相互影响,仅利用主元分析的方法不能取得良好的故障诊断效果,考虑到锅炉系统还存在非线性特征,故采用基于变量线性相关性分析的锅炉系统分层建模与检测方法。首先,利用一种基于线性评估指标的变量组划分算法,将过程分解成具有不同变量相关性的线性与非线性子组;然后,采用一种分层建模和监测的故障检测系统。该系统不但对过程的局部线性特征进行了深入的分析,而且考虑到了过程的全局非线性特征,实现精细化的建模和监测。将其应用在锅炉系统运行过程的故障监测中,通过仿真分析,证明该方法与基于PCA、KPCA的故障检测方法相比,能够对锅炉系统进行更加有效准确的故障检测。
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