核主元分析在故障诊断中的研究与应用

南京工业大学本科毕业设计（论文）

图4-12 故障模型为冷凝器冷却水入口温度发生变化，属于随机型故障

图4-13 故障模型为反应动力学常数发生变化，属于慢漂移型故障

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第四章 仿真过程的建立与结果

图4-14 故障模型为反应器冷却水阀门，属于粘滞型故障

图4-15 故障模型为冷凝器冷却水阀门，属于粘滞型故障

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南京工业大学本科毕业设计（论文）

第五章 总结

本文主要研究了主元分析(PCA)和核主元分析(KPCA)方法，研究了多变量统计方法在故障诊断中的应用。PCA作为一种在故障诊断系统中使用很广泛的多变量统计方法，其实质是一种降维技术，是根据已获取数据的方差而进行的最优降维技术，它解决了变量间的相关性，可以很好的应用多变量统计进行故障检测。但是，PCA是一种线性变换方法，当应用于非线性过程时，其性能会大大降低，为此，提出了KPCA方法，它的基本思想是首先将低维输入空间中各变量之间的非线性关系通过非线性映射映射到高维特征空间中，然后在高维特征空间中进行线性分析，这就能很好的解决了非线性问题。并且我们通过在特征空间中采用T2和SPE的贡献率检测出系统的故障。TE过程的应用验证了算法的可行性，达到了预期的效果。

本文还介绍了TE仿真模型，TE仿真模型是一个典型的多变量非线性的复杂工业过程的仿真模拟，TE模型主要可以被用来进行装置控制方案的设计，多变量控制，优化，模型预测控制，非线性控制，过程故障诊断，在工业过程控制领域有着很高的研究价值。TE过程的应用验证了核主元算法的可行性，达到了预期的效果。

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参考文献

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