| 【中文题名】 | 定性趋势分析在故障诊断中的应用研究 |
| 【英文题名】 | Applied Research of Qualitative Trend Analysis in Process Fault Diagnosis |
| 【学科专业】 | 系统工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-9-24 |
| 【中关键词】 | 定性趋势分析（QTA）,趋势提取,趋势识别,故障检测与诊断,, |
| 【英关键词】 | qualitative trend analysis（QTA）,trend extraction,trend identification,fault detection and diagnosis, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
过程监测和快速故障检测与诊断对于过程操作的有效管理非常重要，而定性趋势分析(Qualitative Trend Analysis，QTA)是故障检测与诊断的一种重要的技术。趋势分析是状态监测和故障诊断的重要一环，趋势能够反映重要参数的运行状态，发展速度和趋势，确定故障的出发时刻，预测早期故障的发生，为故障的早期判定提供一个有效的手段。用计算机对传感器数据的瞬态演化进行建模，定性趋势分析(QTA)的基本思想是把已测的信号作为一种趋势序列(这种趋势序列是基于基元的)，定义三种基元：{不变，上升，下降}，用这三个基元组合成七种与时间有关的形状来描述过程的趋势：A不变，B上升，C下降，D正步，E负步，F上升／下降瞬变，G下降／上升瞬变。本文系统介绍用于过程故障诊断的定性趋势分析(Qualitative Trend Analysis，QTA)两个重要算法：趋势提取算法和趋势识别算法。本文用最小二乘法，实时地从数据中捕获并识别数据的趋势。为了使得趋势提取算法和趋势识别算法有更大的适应性，采用了分级阈值的办法来动态地获得趋势提取和识别过程中所需要的阈值。获得过程的趋势后，用一种趋势匹配的策略构架来诊断故障。在研究... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-6 |
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ABSTRACT |
6-14 |
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第一章 绪论 |
14-22 |
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1.1 定性故障诊断技术 |
15-17 |
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1.2 定性趋势分析(QTA) |
17-18 |
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1.2.1 趋势提取算法 |
17-18 |
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1.2.2 趋势识别算法 |
18 |
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1.2.3 阈值的设定 |
18 |
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1.3 基于定性趋势分析(QTA)的故障诊断技术 |
18-19 |
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1.4 研究的意义 |
19 |
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1.5 论文内容 |
19-22 |
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第二章 定性趋势分析技术的发展 |
22-36 |
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2.1 简介 |
22 |
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2.2 定性仿真理论 |
22-23 |
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2.3 定性过程趋势的描述 |
23-24 |
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2.4 数据的预处理和定性趋势的提取 |
24-27 |
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2.4.1 数据的预处理 |
24-25 |
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2.4.2 定性趋势的提取 |
25-27 |
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2.5 定性趋势的识别 |
27-31 |
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2.6 定性趋势分析在故障诊断中的应用 |
31-36 |
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第三章 趋势提取和趋势识别算法 |
36-66 |
|
3.1 定性趋势分析技术及其相关定义 |
36-38 |
|
3.2 在线趋势提取 |
38-48 |
|
3.1.1 趋势集合的完备性 |
38-39 |
|
3.1.2 数据的在线分割 |
39 |
|
3.1.3 用最小二乘法拟合数据 |
39-45 |
|
3.1.4 趋势提取算法 |
45-47 |
|
3.1.5 最小二乘的程序实现 |
47-48 |
|
3.3 趋势识别 |
48-53 |
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3.2.1 识别趋势问题 |
48-51 |
|
3.2.2 把形状转变成半定量的剧情 |
51 |
|
3.2.3 片段的集合 |
51-52 |
|
3.2.4 算法的在线执行 |
52-53 |
|
3.4 对原方法的改进以及阈值的设定 |
53-65 |
|
3.3.1 对原方法的改进 |
53-54 |
|
3.3.2 阈值的设定 |
54-55 |
|
3.3.3 改进后的趋势提取和趋势识别算法 |
55-57 |
|
3.3.4 趋势识别算法的实现 |
57-59 |
|
3.3.5 没有引入噪声的案例研究 |
59-63 |
|
3.3.6 引入噪声后的案例研究 |
63-65 |
|
3.5 结论 |
65-66 |
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第四章 基于定性趋势分析的故障诊断应用研究 |
66-82 |
|
4.1 简介 |
66-67 |
|
4.2 趋势信号、相似推理和映射 |
67-68 |
|
4.3 基于定性趋势分析的故障诊断构架 |
68-69 |
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4.4 案例分析 |
69-71 |
|
4.5 引入定量信息的案例 |
71-75 |
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4.6 基于定性趋势分析的多故障源故障诊断 |
75-79 |
|
4.7 结论 |
79 |
|
4.8 定性趋势分析的优点和不足 |
79-82 |
|
4.6.1 定性趋势分析的优点 |
79 |
|
4.6.2 定性趋势分析的不足 |
79-82 |
|
第五章 结论与展望 |
82-84 |
|
5.1 结论 |
82-83 |
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5.2 研究展望 |
83-84 |
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参考文献 |
84-88 |
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致谢 |
88-90 |
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研究成果及发表的学术论文 |
90-92 |
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作者及导师简介 |
92-98 |
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北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 |
98-99 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389150 |
