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3多变量统计故障诊断方法课件
基于统计学的故障诊断方法;Contents;基于多变量统计的故障诊断方法有不依赖于过程模型、易于实施等特点,近年来在过程工业中得到广泛的应用,特别是对于复杂的过程,描述生产过程的精确数学模型难以建立时。最常用的有主元分析(PrinciPal Component Analysis,PCA)、主元回归(Pincipal component Regression,PCR)、偏最小二乘(PartialLeas square,PLS)、典型相关分析(eanonical correlation Analysis,CCA)、费舍判别式(Fisher Discriminant Analysis,FDA)以及隐马尔可夫模型(Hidden Marov Model,HMM)。;;在MSPC研究领域中,目前常用的工具有PCA、PCR、PLS、CCA、FDA及HMM等。PCA、PCR、PLS和CCA都属于基于投影的统计降维技术,常用于故障的检测与隔离,而FDA和HMM都是统计模式识别技术,可用于故障的诊断,这其中研究较多的为PCA、PLS及FDA。
; 基于PCA的故障诊断方法; 基于PCA的故障诊断方法;基于PCA的故障诊断方法;基于PCA的故障诊断方法;基于PCA的故障诊断方法;基于PCA的故障诊断方法;基于PCA的故障诊断方法;基于PCA的故障诊断方法;主元分析需要注意的几点问题 ;主元分析需要注意的几点问题;基于PCA的统计建模;1.针对非高斯特性的改进;1.针对非高斯特性的改进;1.针对非高斯特性的改进;1.针对非高斯特性的改进;2.针对过程中非线性的改进;2.针对过程中非线性的改进;3.针对过程参数时变特性的改进;4.针对动态系统的改进;4.针对动态系统的改进;4.针对动态系统的改进;5.间歇过程的监控;5.间歇过程的监控;5.间歇过程的监控;6.基于PCA的故障可检测性研究;6.基于PCA的故障可检测性研究;7.基于PCA的故障隔离与诊断研究;7.基于PCA的故障隔离与诊断研究;7.基于PCA的故障隔离与诊断研究;基于特征样本核主元分析的故障诊断研究实例;;;(三)基于ICA-SVM的集成故障检测与诊断方法;(三)基于ICA-SVM的集成故障检测与诊断方法;(三)基于ICA-SVM的集成故障检测与诊断方法;(三)基于ICA-SVM的集成故障检测与诊断方法;(三)基于ICA-SVM的集成故障检测与诊断方法;(三)实例仿真研究——丁二烯精馏装置 ;(三)实例仿真研究——丁二烯精馏装置;(三)实例仿真研究——丁二烯精馏装置;(三)实例仿真研究——丁二烯精馏装置;(三)实例仿真研究——丁二烯精馏装置;(三)实例仿??研究——丁二烯精馏装置;(三)实例仿真研究——丁二烯精馏装置;(三)实例仿真研究——丁二烯精馏装置;(四)基于EKF滤波算法的RBF网络逆模主动容错控制;4.1基于扩展卡尔曼滤波算法在线学习故障动态;4.1基于扩展卡尔曼滤波算法在线学习故障动态;4.2 基于迭代逆模算法的容错控制策略;4.3基于迭代逆模算法的容错控制策略;4.4 三水箱泄漏故障实验仿真;4.4 三水箱泄漏故障实验仿真;4.4 三水箱泄漏故障实验仿真;5.4 三水箱泄漏故障实验仿真;5.4 三水箱泄漏故障实验仿真;Thank You !
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