多变量过程在线测算法的以及在三水箱实验装置中的应用.pdf

摘要 (随着工业过程越来越趋于大型化和复杂化，安全生产以及连续稳定的产品 质量h益受到人们的重视。对生产过程的在线监测、快速准确地诊断故障已成 为过程控制领域一个重要的研究方向。 以多元投影方法为核心的统计过程监测方法，因其不需要精确的模型信息、 算法简单实用等显著的优点，引起了众多专家学者的注意；神经网络作为人工 智能的重要分支，以它独有的学习能力、可任意逼近非线性函数等特点，为传 统的过程监测算法所不能解决的问题带来了希望。本文围绕着这两类监测方法 的理论基础以及它们在实际过程中的应用等方面进行了深入的研究：吐 本文首先总结了国内外统计过程监测领域专家学者当前的研究成果，明确 的提出了过程监测系统的概念描述、体系结构以及需要实现的功能；并且，借 鉴了单变量统计过程控制图在实际生产过程的应用知识，提出了将过程监测算 法应用于多变量过程时的若干准则。 针对非线性过程，本文又提出了～种基于SOFM网络的过程监测算法及其 改进算法，它将过程数据通过网络投影到一个二维平面空间上，包含不同统计 特征的数掘在竞争层的神经元空间形成不同的聚类，通过观测竞争层神经元的 输出实现过程状态的在线监测，同时也实现了故障的分类与诊断功能。 最后，为了验证上述过程监测算法以及过程监测系统结构的有效性，本文 针对兰垄笪垫矍塞堕蒸曼的特点，设计了三水箱过程监测系统。龟两种过程监 测算法作了反复的仿真实验，实验结果证明这两种算法都能得到』下确的过程状 态信息，都能迅速的检测出故障的发生并且给出准确的诊断结果，因而这两种 过程监测算法是有效的。净 关键词：过程监测，故障诊断，主成分分析，自组织特征映射网络 Abstract and ofmodem processes，safety the size industry Withincreasingcornplicacy andmore consistent are more and manufacture playing products high—quality and of detection diagnosis role．On—line precise monitoring，prompt important process inthefield contr01． aconcemfuldirection become faultshave ofprocess basedOn statistical Statistical algorithmsmultiple projection monitoring process