基于多元统计分析的造纸污水处理故障检测与诊断

【摘要】：故障诊断主要研究如何对系统中出现的故障进行检测、辨识和分离，即判断故障是否发生、定位故障发生的部位和种类，以及确定故障的大小和发生的时间等。故障诊断对于提高生产效率，产品品质和保证生产过程以及设备安全等具有十分重要的意义。 本研究将多元统计分析方法应用于造纸污水处理过程的故障诊断中，分别以实验室污水处理系统和造纸厂污水处理系统为研究对象加以应用。首先在深入研究主元分析（PCA）方法的基础上，提出一系列应用于间歇过程的故障诊断方法：包括传统的MPCA方法、改进的MPCA方法和基于时段划分的sub-PCA方法。上述所有方法采用累积贡献率大于85%的原则选取模型主元个数，计算95%和99%两种置信度下的统计量控制限，采用主元载荷结合主元得分值或者是贡献图的方法进行故障辨识，最终达到故障诊断和辨识的目的。 对于实验室的污水处理系统：分析SBR污水处理过程中的曝气阶段，首先提取一个批次的曝气阶段正常工况下ORP、pH、DO和液位四个变量共190组数据，建立主元分析模型，并用265组包含故障状况的数据进行验证，得到的研究结果为：选择2个主元，故障诊断的准确度较高，并且结合主元得分图和主元载荷图，准确判断出故障源位置。其次，在单个批次的基础上，提取50个批次曝气阶段正常工况下ORP、pH、DO和液位四个变量的数据构成三维数据矩阵X (504491)，分别对其采用传统的MPCA方法和改进的MPCA方法进行建模，然后利用含有故障批次的数据组X new(554491)进行模型验证，并对两种方法的检测结果进行比较。得到的研究结果为：两种方法所建故障诊断模型的主元个数分别为14和3，二者均是在选择置信度为95%下的控制限用于故障诊断时的准确度较高。但是因为改进的MPCA方法计算的主元协方差具有时变性，也即是在一定程度上体现出模型的动态特性，比较结果表明：改进的MPCA方法在故障检测率和故障检测灵敏度方面均高于传统的MPCA方法。 对于具有明显的多时段特性的造纸厂污水处理系统，采用基于时段划分的sub-PCA方法并与改进的MPCA方法进行比较。选取与设备和传感器有关的风机电流、风机阀门开度、DO和液位四个变量共37个正常批次的运行数据X (374658)用于建立诊断模型，并选择新的批次数据用于模型验证。本文根据物理意义将整个操作周期划分为5个时段，对每个时段进行主元分析后选择2到3个主元，计算不同置信度下的控制限用于故障检测。两种诊断方法的检测结果比较，基于sub-PCA的方法建立的模型因其一定程度上体现出动态特性和非线性特性，故障检测灵敏度和检测率高于改进的MPCA方法。 【关键词】：多元统计分析 间歇过程 过程建模 故障诊断 SBR 造纸污水
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：X793
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 物理量名称及符号表9-13
• 第一章 绪论13-28
• 1.1 引言13
• 1.2 过程监测与故障诊断方法13-17
• 1.3 间歇过程特征分析17-19
• 1.3.1 间歇过程的数据特点17-18
• 1.3.2 间歇过程的多时段特性18-19
• 1.4 间歇过程统计建模及在线监视19-24
• 1.4.1 间歇过程的数据预处理19-23
• 1.4.2 间歇过程的统计分析方法23-24
• 1.5 本论文的研究目的、意义及主要内容24-28
• 1.5.1 研究的目的和意义24-25
• 1.5.2 研究的主要内容25-28
• 第二章 基于主元分析方法的过程统计及在线监视28-40
• 2.1 引言28
• 2.2 主元分析理论28-32
• 2.2.1 主元分析法的基本思想28
• 2.2.2 主元分析模型28-30
• 2.2.3 主元个数的选择30
• 2.2.4 主元分析模型的主要统计量及控制限30-32
• 2.3 基于主元分析的过程监控32-33
• 2.4 实验室 SBR 污水处理系统简介33-34
• 2.5 结果与讨论34-39
• 2.5.1 变量选取34-35
• 2.5.2 PCA 模型的建立35-36
• 2.5.3 故障检测36-37
• 2.5.4 故障辨识37-39
• 2.6 本章小结39-40
• 第三章 基于批次展开的多向主元分析方法的过程统计与在线监视40-53
• 3.1 引言40
• 3.2 多向主元分析理论40-45
• 3.2.1 多向主元分析理论的基本原理40-44
• 3.2.2 多向主元分析法的诊断过程44-45
• 3.3 结果和讨论45-51
• 3.3.1 SBR 工段数据采集45-46
• 3.3.2 基于批次展开多向主元分析方法的过程建模46-48
• 3.3.3 基于批次展开多向主元分析方法的模型验证48-51
• 3.4 小结51-53
• 第四章 基于改进的MPCA方法的过程统计及在线监视53-65
• 4.1 引言53
• 4.2 改进的 MPCA 方法理论53-57
• 4.2.1 改进的 MPCA 方法的基本原理53-55
• 4.2.2 改进的 MPCA 方法的建模过程55-56
• 4.2.3 改进的 MPCA 方法的模型验证56-57
• 4.3 基于改进的 MPCA 方法的数据分析57-63
• 4.3.1 改进的 MPCA 方法建模57-59
• 4.3.2 基于改进的 MPCA 方法的在线监控59-63
• 4.3.3 两种 MPCA 方法的比较63
• 4.4 本章小结63-65
• 第五章 基于多时段SUB-PCA方法的过程统计及在线监视65-84
• 5.1 引言65-66
• 5.2 多时段的SUB-PCA方法理论66-71
• 5.2.1 时段划分的方法66
• 5.2.2 多时段划 sub-PCA 的基本原理66-68
• 5.2.3 基于多时段划分的 sub-PCA 的建模过程68-70
• 5.2.4 基于多时段划 sub-PCA 的在线监测70-71
• 5.3 造纸厂 SBR 污水处理过程71-73
• 5.4 结果与讨论73-83
• 5.4.1 造纸厂 SBR 污水处理过程时段划分73-75
• 5.4.2 sub-PCA 建模过程75-76
• 5.4.3 sub-PCA 模型验证76-79
• 5.4.4 改进的 MPCA 建模过程及模型验证79-82
• 5.4.5 两种建模方法及模型监测结果比较82-83
• 5.5 结论83-84
• 结论与展望84-86
• 1 结论84
• 2 本论文的创新之处84-85
• 3 展望85-86
• 参考文献86-92
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果92-94
• 致谢94-95
• 附件95

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