论文题目: 基于SDG模型的故障诊断及应用研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 控制科学与工程
作者: 刘敏华
导师: 萧德云
关键词: 符号定向图,故障诊断,定性模型,数据融合,半定量推理
文献来源: 清华大学
发表年度: 2005
论文摘要: 在工业生产特别是流程工业中,在进行故障诊断研究时,存在着难以建立精确定量模型的困难,利用检测变量残差的方法进行故障诊断也存在许多困难。根据过程的作用机理和元素关系建立反映系统深层知识的定性模型,如符号定向图(SDG),然后与其它的定量方法相结合,研究基于SDG模型的半定量故障诊断方法,不失为一种新途径。然而,SDG模型的理论及其在流程工业中的应用还有很多问题有待解决,包括SDG的建模方法、推理机制、与定量算法的融合等。论文以流程工业的SDG模型建模和基于SDG模型的故障诊断方法为研究重点,主要研究四个问题:(1)深入分析了SDG模型的特性,利用微分代数方程,论证了SDG模型是一个具有线性初始响应的定性模型,研究了流程工业SDG模型中由于负反馈和前馈导致的补偿响应和逆响应对基于SDG模型的故障诊断的影响,即其对相容路径的破坏,采用矩阵理论给出了SDG模型的数学描述。(2)研究了SDG模型的建立方法,论证了模型驱动的SDG节点信息和数据驱动的趋势信息的互补关系,采用趋势分析方法,利用关联节点趋势来建立SDG模型,并研究了基于趋势分析和SDG模型的定性故障诊断方法。(3)研究了基于SDG模型的半定量故障诊断方法,采用数据融合方法处理SDG模型及其样本之外的定量信息,一是利用模糊融合的方法,在故障逆向搜索过程中由节点的定量信息表示故障传播几率并进行半定量推理,二是利用信息融合的方法,融合初始响应的动态信息和最终响应的状态信息得到可能故障集;此外,在SDG模型数学描述的基础上采用Bayes理论研究了多源故障诊断。(4)将基于SDG模型的半定量故障诊断方法应用于“铝电解槽智能健康诊断系统”。通过理论分析和实例与应用研究表明,论文对SDG模型的特性分析符合流程工业实际,所提出的SDG建模方法能够克服阈值敏感性,可建立较为准确的定性模型,基于SDG模型的模糊融合和信息融合半定量推理方法可以在推理过程中处理定量信息,提高了基于SDG模型的故障诊断的分辨率,从而建立了适于流程工业的基于SDG模型的故障诊断框架。
论文目录:
摘要
Abstract
第1章 概论
1.1 引言
1.1.1 论文研究的学科背景
1.1.2 论文研究的项目背景
1.2 SDG 研究
1.2.1 故障诊断研究
1.2.2 SDG 的基本概念
1.2.3 SDG 的推理
1.2.4 SDG 的发展与应用
1.2.5 SDG 研究与相关技术
1.3 数据融合
1.3.1 数据融合的概念
1.3.2 数据融合的层次
1.3.3 数据融合的方法
1.3.4 国内外研究现状
1.3.5 数据融合是交叉技术
1.4 论文的内容和结构
第2章 SDG 模型的特性分析
2.1 引言
2.2 定向图
2.2.1 故障传播图
2.2.2 认知图和影响图
2.2.3 过程图
2.2.4 DG 与SDG 的比较
2.3 SDG 模型的特性分析
2.3.1 SDG 模型的基本特点
2.3.2 补偿响应和逆响应
2.3.3 补偿/逆响应对SDG 模型的影响
2.3.4 补偿/逆响应的消除
2.4 SDG 模型的数学分析
2.4.1 准相容路径
2.4.2 SDG 模型的数学描述
2.5 小结
第3章 基于趋势分析的SDG 建模
3.1 引言
3.2 SDG 模型的建立方法
3.2.1 物理模型的拓扑图
3.2.2 数学模型的推导图
3.2.3 经验模型的关系图
3.2.4 综合建模过程
3.3 基于趋势分析的SDG 建模方法
3.3.1 趋势信息与SDG 模型信息
3.3.2 基于趋势分析的SDG 建模
3.3.3 实例分析
3.4 基于SDG 模型的定性故障诊断
3.4.1 基于SDG 模型的推理
3.4.2 基于趋势分析和SDG 模型的定性故障诊断
3.4.3 实例分析
3.5 小结
第4章 基于SDG 模型和数据融合的半定量故障诊断
4.1 引言
4.2 数据融合方法研究
4.2.1 数据融合方法
4.2.2 相似度融合
4.2.3 区间融合
4.2.4 分类融合
4.2.5 数据融合方法小结
4.3 基于SDG 模型的模糊融合半定量推理
4.3.1 节点符号阈值
4.3.2 定性模糊偏差
4.3.3 故障传播可能性融合
4.3.4 模糊融合推理及其算法
4.3.5 实例分析
4.4 基于SDG 模型的信息融合半定量推理
4.4.1 SDG 模型节点的时序
4.4.2 响应规则库
4.4.3 信息融合推理及其算法
4.4.5 实例分析
4.5 小结
第5章 基于SDG 模型和Bayes 理论的多源故障诊断
5.1 多源故障诊断
5.2 基于Bayes 理论的多源故障诊断
5.2.1 多源故障诊断的数学描述
5.2.2 多源故障诊断的Lagrange 松弛法
5.2.3 多源故障诊断的Lagrange 松弛算法
5.2.4 实例分析
5.3 小结
第6章 基于SDG 模型的铝电解槽故障诊断
6.1 铝电解工艺
6.1.1 电解铝
6.1.2 铝电解槽
6.1.3 铝电解槽主要参数
6.1.4 铝电解模糊控制方法
6.2 铝电解槽故障诊断
6.2.1 铝电解槽故障
6.2.2 铝电解槽SDG 模型
6.2.3 基于SDG 模型的铝电解槽故障诊断
6.2.4 铝电解槽故障诊断技术发展
6.3 小结
第7章 总结与展望
7.1 论文研究工作总结
7.1.1 论文研究目标
7.1.2 论文研究内容
7.1.3 论文研究成果
7.2 基于SDG 模型的故障诊断展望
参考文献
致谢
附录A 证据理论简介
A.1 证据理论的基本概念
A.2 证据理论的合成法则
附录B 粗神经网络简介
B.1 粗神经网络拓扑
B.2 粗神经网络BP 学习算法
附录C 趋势分析简介
C.1 趋势分析
C.2 基于趋势分析的故障诊断
C.3 区间半分法
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
发布时间: 2007-03-14
参考文献
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