面向流程工业故障诊断的模糊多属性决策方法的研究

论文摘要

随着工业企业信息化的迅速发展,在流程工业过程中很难避免故障的发生。一旦流程工业过程中出现了故障,从各个方面都会造成严重的后果。与西方国家相比,我国的故障诊断技术可能要晚一些,虽然也相继召开了设备技术诊断座谈会,但目前,面向流程工业故障诊断的模糊多属性决策方法的研究还比较少,研究成果相对匮乏、无论是在理论方法研究方面,还是在应用研究方面,都没有得到应有的重视。随着当今人工智能的发展,故障诊断技术也进入了一个新的时代,模糊多属性决策研究和故障诊断方向也是一个新课题,具有较强的探索性和前沿性。本文主要研究面向流程工业故障诊断的模糊多属性决策方法,以汽轮机故障诊断和化工田纳西(Tennessee Eastman,TE)过程故障诊断为背景,探索流程工业故障诊断的有关模糊多属性决策的新方法。本文的工作为以下几个方面:(1)现代测量技术所获得的大量故障特征信息主要有不完整的信息,不确定的信息或者不一致的信息,其中,根据实际的情况,故障频率特征就存在不完整和不确定的信息等问题。因此,为了考虑每个故障频率元素的重要性,以模糊数学和模式识别理论为基础,对传统的模糊贴近度方法做了改进,提出了一种基于单值中智数的模糊贴近度方法,应用于汽轮机的故障诊断中。(2)传统的K近邻(KNN)算法没有考虑样本特征之间的相对关系,需要计算测试样本与所有的训练样本的距离来确定k个近邻,以至于分类速度慢,计算复杂度高。针对以上述问题,本文引入模糊数学中相关的概念——模糊隶属度,贴近度方法,提出一种基于加权卡方距离度量的模糊K近邻算法(CSFKNN)。为了使此方法能得到更好的应用,下一步将CSFKNN算法应用到流程工业的故障诊断中。(3)在流程工业的故障诊断过程中,由于故障样本数据具有多个属性,有些属性之间没有相互关联的作用,这样就造成了故障样本数据的多属性群问题。为了解决这一问题,本文把VIKOR方法和模糊K近邻方法相结合,提出了一种基于VIKOR方法和模糊K近邻方法的故障诊断方法(VCSFKNN),将故障样本数据的多属性群问题转化为模糊多属性决策问题,应用到TE过程的故障诊断领域。

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摘要

ABSTRACT

第1章绪论

1.1 课题研究背景

1.2 研究的目的及意义

1.3 国内外研究现状

1.4 本文的创新点

1.5 本文的主要内容

1.6 本文的组织结构

第2章相关理论概述

2.1 故障诊断概述

2.1.1 基本概念

2.1.2 故障诊断的性能指标

2.1.3 常用的故障诊断方法

2.2 模糊多属性决策方法概述

2.2.1 模糊数学

2.2.2 多属性决策中属性的分类

2.2.3 常用的多属性决策方法

2.2.4 模糊多属性决策方法的问题研究

2.3 本章小结

第3章基于单值中智数的模糊贴近度方法及在故障诊断中的应用

3.1 相关介绍

3.1.1 中智数的概述

3.1.2 贴近度原理

3.2 单值中智数的贴近度方法

3.3 实验结果与分析

3.3.1 仿真实验

3.3.2 对比分析

3.4 本章小结

第4章基于加权卡方距离度量的模糊K近邻方法

4.1 相关介绍

4.1.1 传统的模糊K近邻

4.1.2 卡方距离的概述

4.2 基于加权卡方距离度量的模糊K近邻算法

4.2.1 特征选择

4.2.2 CSFKNN算法

4.2.3 评价方法

4.3 实验结果与分析

4.4 本章小结

第5章基于VIKOR和模糊K近邻的TE过程故障诊断方法

5.1 TE过程的介绍

5.2 基于VIKOR和模糊K近邻的方法

5.2.1 数据预处理

5.2.2 模糊隶属度的计算

5.2.3 基于VIKOR和 CSFKNN的故障诊断

5.3 TE过程仿真实验

5.3.1 数据集的描述

5.3.2 实验结果与分析

5.4 本章小结

第6章总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

在学期间主要科研成果

一、发表学术论文

二、其他科研成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 姚培培

导师: 王新刚,李晔

关键词: 流程工业,故障诊断,模糊多属性决策,模糊近邻

来源: 齐鲁工业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 数学,自动化技术

单位: 齐鲁工业大学

分类号: O225;TP277

总页数: 72

文件大小: 2753K

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