智能数据驱动的复杂工业流程的故障诊断与分析

项目名称： 智能数据驱动的复杂工业流程的故障诊断与分析

项目编号： No.60974057

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 张颖伟

作者单位： 东北大学

项目金额： 30万元

中文摘要： 以生物发酵为背景研究复杂工业流程故障诊断问题。由于数据本身具有复杂的统计特性，变量的轨迹随着时间呈现很强的非线性动态变化趋势，因此，线性方法应用于复杂流程存在无法解决的非线性动态带来的问题。本项目研究基于核主元、核独立元分析方法与智能方法相结合的智能数据驱动方法解决非线性动态带来的问题（分为故障检测方法和故障辨识方法）。目前，把核主元与核独立元方法相结合用于故障诊断存在的问题是：（1）时间序列数据非线性映射方法（核技术）智能低，核矩阵有误差、维数大（有冗余），使故障检测变得困难；（2）输入空间和性质空间不能象主元分析方法那样自如地转换，使得故障辨识变得困难。本项目旨在解决上述难题并把智能方法与上述核方法相结合：(1) 基于特征提取的智能核矩阵的形成方法；(2) 基于分散故障重构的故障辨识方法。在应用前景方面，本项目的研究成果将为提高复杂流程安全性提供有效的方法和理论依据。

中文关键词： 过程建模；过程监测；过程优化；；

英文摘要：

英文关键词： Process modelling；Prcess monitoring；Process optimization；；