复杂工业过程的多故障诊断方法研究

项目名称： 复杂工业过程的多故障诊断方法研究

项目编号： No.61374137

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 刘建昌

作者单位： 东北大学

项目金额： 80万元

中文摘要： 在复杂工业过程中，多个故障同时发生的情况越来越多，且这些并发故障间往往存在耦合特性和传播特性等复杂关系。针对复杂工业过程多故障诊断问题，基于信息融合和定性知识的方法，提出多故障诊断研究的整体方案，并深入研究和解决以连续轧制过程为代表的一类复杂工业过程多故障诊断领域的几个核心问题：多故障特征提取与辨识模型建立；多故障耦合特性的解相关证据融合；具有传播特性的多故障识别与分离；以及未知多故障诊断和辨识框架的更新等。有机融合理论研究成果，形成一套全面系统的多故障诊断综合方法，搭建复杂工业过程多故障诊断实验平台，对多故障诊断综合方法进行实验、改进、完善和优化，并尝试将其应用到实际的复杂工业过程，为多故障诊断方法在工业现场的推广应用奠定基础。针对复杂工业过程多故障诊断方法的研究，不仅具有重要的学术价值，而且也是复杂工业过程生产和运行的迫切需求，对监控和保证其安全生产和产品质量都具有十分重要的意义。

中文关键词： 多故障诊断；信息融合；证据理论；复杂工业过程；规范变量分析

英文摘要： In complex industry process, multiple faults may occur simultaneously, among which, there are always notorious characteristics, such as coupling and transfer, etc. Taking the above characteristics into account, we will propose a unified fault diagnosis sc

英文关键词： multi-fault diagnosis；information fusion；evidence theory；complex industry process；canonical variate analysis