摘要故障诊断能用来对工业过程进行故障检测,并对故障的原因、故障频率、故障的危害程度以及趋势预测等内容进行分析判断,为确诊故障点、及早采取文修、防护等补救措施提供科学的决策依据。
随着科技的进步,工业上的生产装置越来越复杂化,系统结构逐渐从单变量系统发展到多变量系统,传统的故障诊断方法已无法适应现代工业发展的要求。
多元统计分析起源于数据统计理论,目前是故障诊断方法中一个重要的研究分支。本论文以多元统计诊断方法中的主元分析(PCA)为基础,研究了其在生产过程故障诊断中的应用。
主要研究内容如下:9915
1.阐述了目前故障诊断领域的研究现状及发展趋势,对故障诊断的方法进行了综述。
2.介绍了主元分析法的基本内容及计算过程,通过仿真实验,分析其在故障检测中的特点。
关键词 故障诊断 主元分析 降文
毕业设计说明书(论文)外文摘要
Title Study of Fault Detection Based on the Principal Component Analysis
Abstract
Fault diagnosis method can be used to detect fault in industrial process. It also analyzes fault source, frequency, severity, tendency etc., and provides scientific decision-making basis in order to confirm fault, take remedies, such as timely maintenance and defenses.
With the development of science and technology, the industrial production installment’s structure is getting more and more complex, and develops gradually from the single variable system to the multivariable system, traditional fault diagnosis method can’t satisfy the demand.
Multiple Statistics Analysis originates from Mathematical Statistics Theory, and it is an important branch in the research of fault diagnosis based on data driven. On the basis of Principal Component Analysis, the paper does a research on its application in the fault diagnosis.
Contents in this paper are as follows:
1. Summarizes the research circs and development trend of the typical methods in fault diagnosis field. And provides introductions on the fault diagnosis.
2. Introduces the Principal Component Analysis and analyzes the characteristics of the fault diagnosis by the experiment.
Keywords fault diagnosis PCA dimensionality reduction
目 次
1 引言(或绪论) 1
1.1 故障诊断技术研究的目的及意义 1
1.2 故障诊断的概念 1
1.3 故障诊断的基本方法 2
2 主元分析 2
2.1 主元分析法(PCA)提出背景 2
2.2 主元分析法的概念及基本思想 3
2.2.1 主元分析法的概念 3
2.2.2 主元分析法的基本思想 3
2.3 主元分析的数学模型及几何意义 4
2.3.1 主元的数学模型 4
2.3.2 主元的几何意义 5
2.4 主元的推导过程与其性质 6
2.4.1 主元选取的推导过程 6
2.4.2 主元的性质 7
2.4.3 主元的选取方法 8
2.5 主元分析法的计算步骤及设计过程 8
2.5.1 原始数据 8
2.5.2 数据标准化处理 9
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