论文研究-基于局部Fisher判别分析的复杂化工过程故障诊断.pdf

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为了提高复杂化工过程中故障检测和分类能力,提出基于局部Fisher判别分析(local Fisher discriminant analysis,LFDA)的复杂化工过程故障诊断方法。首先计算训练数据的局部类内和类间离散度矩阵,寻找LFDA的投影方向;其次把训练数据和测试数据向投影向量上投影,提取特征向量;最后计算特征向量间的欧氏距离,运用KNN分类器进行分类。把提议的LFDA方法应用到Tennessee Eastman(TE)过程,监控结果表明,LFDA的效果好于FDA和核Fisher判别分析(kernel Fisher discriminant analysis,KFDA),说明LFDA方法在分类及检测不同类的故障方面具有高准确性及高灵敏度的优势。
1124 计算机应用研究 第35卷 足,提出一种LFDA方法3,既有类间分离同时又能保持类内 c)在LFDA子空间上运用KNN分类器建模; 结构。 d)把LFDA-KN模型保存在模型库中。 局部类问离散矩阵及类内离散矩阵定义为 在线故障检测和分离过程如下: WJ(X-X)(X-X (12) a)输入实时数据; b)投影到LFDA特征子空间; S,=32.2We D)(X2-x)(X-x) (13 c)通过KNN对模式进行分类 其中x(1,2,…,n)表示维m空间R中的n个训练样本,加权 d)故障检测和分离。 矩阵定义为 2仿真结果与分析 如果X∈C,x∈Ck (14) eastman化学公司开发的 Tennessee eastman(田纳西一伊 否则 斯曼)过程模拟器提供了一个实际的工业过程仿真平台,近年 来已经被广泛用于验证各种故障检测与诊断方法,现已成为 如果x∈C4,X∈C n (15)种国际上通用的标准仿真模型1。这个过程模型首先是以 否则 FORTRAN源代码的形式提供给过程控制学界,主要描述了装 置、物料和能量之间的非线性关系。TE过程有五个主要单元, 其中:n是第k类样本数,矩阵A是相似矩阵。A的第(,)反应器、冷凝器缩机、分离器和汽提塔,并且它包括八种 个元素定义为量化数据X和X之间的短阵。设置A,值的标 成分,即A、B、C、D、E、F、G和H。过程机理复杂性极髙,变量 准方式如下 较多。具体模型流程如图2所示。 A 1x-X‖ (16) 通环压缩 其中,8是个可调参数 进料A 反净华 与传统FDA方法相类似,通过解决最优化问题得到局部 冷凝器) Fisher判别方向: 液 w's, w J LFDA argi 类似地,运用局部类同散布矩阵和类内散布矩阵进行广义 冷却水 进料 特征值分析: 分析仪 ShP=ASp (18) 团 其中与特征值A对应的特征向量p是LFDA的方向。IFDA 通过基于距离的加权矩阵能有效地保留每类的局部多模态性, 进料C 同时通过广义特征值分解使类可分离性最大 图2TE过程工艺流程 1.4基于LFDA的故障诊断 在反应器中喂入气体成分ACDE以及惰性组分B,则在反 基于上述LHDA算法,提出一种新的故障诊断方法来处埋厘器中形成了液态产物G和H。反应器的各种反应是 )+C 混有止常和故障模式的操作数据。在一个过程中,通过同时处 A(g)+C(e)+e(g)H(lig) 埋止常和故障模式来解决故障检测和分离。基于LFDA的故 A(g)+e( 障诊断方法过程包含两个阶段:首先,将包含故障和正常模式 3D(g)>2 F(liq) (19) 的所有类型操作数据,通过LFDA映射到特征子空间;然后使其中,物质F是反应的副产品。反应是不可逆的、放热的,并 用KNN算法在特征子空间进行分类。基于LFDA故障诊断流且对反应物浓度来说,近似为一阶的。反应速度是温度的A 程如图1所示。 rhenius函数,其中生成G的反应要比生成H的反应有更高的 离线建模 在线故障检测和分离 活化能,致使对温度具有更高的灵敏度。 收集历史数据 输入实时数据 T过程在仿真数据集中包含了所有41个测量变量和11 基于LFDA的引[投影到LM子空间 个控制变量(不包含反应器的搅拌速度),总共有52个观测变 待征提取 量,参见文献[14]。TE过程数据包含正常状态和21种不同的 基于LFDA-KNN的分类 故障状态,参见文献[17]。本文中,选择正常模式及三个不同 在IFDA子空间模型 上运用KN分类器 故障> 否,正常模式 故障模式,分别是故障34和7。在每种条件(1个正常操作条 件及21个故障条件)下,有960个样本观测值,在第160个样 存储模型 故分离」 本时刻引人故障。分别选择川种模式的第161~760个样本作 图1基于LFDA故障诊断流程 为训练数据集,而其对应模式的第761~960个样本作为测试 离线建模过程如下 数据集。四种模式前两个变量在原始数据方向上的投影如图 a)收集当前模式的所有历史数据; 3所示。山图3可以看出,三种故障数据混在一起,难以区分 b)基于LFDA的降维与特征提取; 这是由于复杂的数据结构引起的故障数据的重叠。 第4期 郭金玉,等:基于局部 Fisher判别分析的复杂化工过程故障诊断 1125 为了验证LFDA故障诊断及分类的性能,在过程监控中使取性能好于FDA和KFDA。因为IFDA提高了处理类内多模 用FDA、KFDA和LFDA。图4是基于FDA、KFDA和LFDA测态的能力。 试数据集的前两个特征方向。从图4(a)可以看出三种故障数 表1不同方法对四种模式的故障检测和分离结果 据发生重叠现象。换句话说,FDA无法有效地聚类四种模式 模式 方法 止常 故障3故障4故降7 特别是对于枚障3,4和7。这是由于故障34和7模式的均值 FDA 接近,所以从图4(a)看出三种故障模式聚类相重叠。囚此, KFDA FDA的离散度矩阵尢法找到最优判别方向。从图4(b)可以看 I FDA I000 出,KFA对正常和故障3的聚类结果依然存在部分重叠。但 故障3 FDA 21.5 001 是故障4和7的聚类已经完全分离,因此KFDA的分类效果好 2.5 于FDA。因为只有当每类数据具有相同协方差且遵循高斯分 LFDA 布时,KFDA才能有较好的聚类效果。这是由于TE数据分布 故障4 FDA 36.5 比较复杂,所以KFDA聚类效果不够埋想。基于LFDA测试数 据集的前两个特征方向如图4(c)所示。在图4(c)中,正常和 IFDA 0 100 故障7聚类已经完全分离,故障3和4有小部分重叠。从正常 故障7 和三个模式的故障数据中可以看出,LFDA的分类要远好于 KFDA FDA,并优于KFDA。这是因为LFDA提高了处理类内多模态 L上DA 0 的能力。 3结束语 本文提出一和新的基于LFDA的复杂化工过程故障诊断 方法。它的基本思想是计算局部类间离散度矩阵和类内离散 度矩阵,最大化分离正常和多模态故障数据。局部 Fisher判别 两数可以不仅仅用于检测故障,还能分离不同故障类型。在复 1-0.500.5115225 第一原始数据方向 东的工业过程中,本文看到传统FDA的离散度矩阵不能有效 图3原始数据的特征 地完成最优化判别信息,而LFDA方法提取局部判别信息有着 优越的效果。基于监控方法LFDA应用到T过程检测并分类 故障。实验结果表明,LFDA的效果要远优于传统FDA和KF DA。今后的斫究工作是将IFDA方法应用到批次及半连续的 0 多模态检测及分类问题上。 20 -40 参考文献 60-40-20020406080 08-0.0400.020060.1 [1 Zhang huaguang, Cui Lili, Zhang Xin, et al. Data-driven robust ap- 第一 Fisher判别方向 第一核 Fisher判别方向 a)基于FDA测试数据集的特征提取(b)基于KFDA测试数据集的特征提取 roximate optimal tracking control for unknown general nonlinear sys 998 tems uging adaptive dynamic programming mcthod[ J].IEEE Trans on Neural Networks, 2011, 22(12): 2226-2236. [2. Mori J, Yu Jie. Quality relevant nonlinear batch process performance 0-1033 space projection approach[ J]. Journal of Process Control, 2014 1004 022202320242025202620272028 [3ˉ洪涛,李辉,邛畅啸,等.基于PA相似系数与SM的涡轮泵故 第一局部 Fisher判别方向 障检测算法[冂].电子测量与仪器学报,2012,26(6):514-520 ()基于LFDA测试数据集的特征提取 4潘强,熊波.基于灵敏度特性函数的特征提取与故隱诊断[冂」.电 图4测试数据集的特征提取 子测量技术,2014,37(1):122-12 将FDA、KFDA和LFDA的侍征提取性能进行比对,按照[5李鑫.小波分析在滚动轴承故障信号处型中的应用[J]国外电子 上述基于LFDA的故障检测分离,将KNN算法用于分类过程 测量技术,2013,32(6):65-67 表1是四种模式故障检测和分离的正确率。FDA方法对正常6枚华,魏玉起,李召,,基于子空间混合相似度的过柱监测与 故障诊断[J].仪器仪表学报,2013,34(4):935-941 及三种故障模式的故障裣測和分离的正确率分别是畝障 7。胡静.基亍多元统计分析的蚊障诊断与质量噎测研究[D」.杭州 88%、34.5%、36.5%和58%,无法正确分离四种模式。由于 浙江大学,2015 故障样本是多模态的,FDA的分类效果不理想。KFDA方法对[8]郭明,谢磊,何宁,等.一种基于lCA-SVM的故障诊新方法[J.中 四种模式的故障检测和分离的正确率分別是故障97%、14%~「9庞强,邹涛,丛秋梅,等.基于高斯混合模型与主元分析的多模型 南大学学报:自然科学版,2003,34(4):47-450 100%和93%,所以KFDA的性能明显好于FDA。这是因为 KFDA通过引入内核方法能较好地处理非线性系统,提高故障 切换方法[J].化工学报,2013,64(8):2938-2946. 检测和分离的正确率。LFDA方法对四种模式的故障检测和 [10]饶刚.支持向量机(SVM)算法的进一步研究[D].重庆:重庆大 学,2012 分离的正确率分别是故障100%、44%、100%和100%。除故[11郭金玉,刘玉芊,苑玮琦.基于核局部FNr判别分析的掌纹识别 障3外,IFDA方法能分离其余三种模式,因此LFDA的特征提 [J].光电子·激光,2012,23(2):354-358.(下转第1129页) 第4期 涂继亮,等:认知不确定性条件下軌道交通信号系统关键设备维修方案决策 1129 d)按照 TOPSIS方法,利用式(5)(6)分别计算维修策略决 TOPSIS的思想,运用 vague值的表述设备维修方案的评价,提 策局势与正负理想 vague局势效果冋量的距离,并按照式(7)岀了无线闭塞中心设备维修筼略的vage集局势决策方法。 计算相对贴近度,计算结果如表5所示 木文所提出的方法在兼顷轨道交通信号系统维修决策主 表5基于TOSⅠS方汏的维修策略局势贴近度计算结果 要考虑安全性和经济性的基础上,给出了安全性、可靠性、维修 维修局集 性、经济性以及可监测性五个定性的决策评价指标及相应的指 14 15 标转换成 vague数的方法,依然是一种定性与定量相结合的方 0.13380.0890.05040.09410.0291 法。通过利用 vague集理论中距离的定量计算,能够反映维修 0.01910.07310.1195C.08620.1268 方案在不同评价指标集上的利弊程庋,就能够对不同维修方案 U.875 0.549 .297 0.522 .187 优劣程度进行综合评价。需要指出的是.如果表征专家评估意 e)根据相对贴近度可知,;s为最优age局势,因此,事后见的平估vage区间,表示踌踏度的aB因子,评价指标集变 延迟维修策略作为安排无线闭塞中心设备检修的依据,与停车量个数发生变化,将使得评估专家权重发生变化,从而导致维 预防性实验结果完全一致 修方案最终排序结果的变化。决策方法的实例研究证明了本 传统的RPN评估方法采用精确数值,很容易造成不同维方法在状态维修略方案的优化决策中具有良好的指导意义, 修方案在小同评价指标下得到相同评价值的间题。即使采用同时表明采用基于wage集的模糊多准则群决策方法对无线 基于传统血y的评价方法,例如将表1中的专家语言决簧变闭塞中心设备维修方案进行优化是可行的 量用一角模糊数表示,利用角模糊数对专家给出的语言变量参考文献 评价值进行量化转换,确定对各指标值模糊化所采用的三角模「1张苑,刘朝英,李启翮,等,无线)寒中心系统安全风险分析及对 糊数的隶属函数如图2所示。 策[J].中国铁道科学,2010,31(4):112-117 1级2级3级4级5级 [2ˉ李常冇,徐敏强,郭耸,等.混合教据及未知杈值下的维修策略决 策方法[J].航空动力学报,2008,23(9):1629-1631 3. Wang Ling, Chu Jian, Wu Jun. Selection of optimum maintenance strategies based on a fuzzy analytic hierarchy process[. ] Internatio 0.15040.60.85 nal Journal of Production Economics, 2007, 107(1): 151-163 图2等级划分图 W L, Buehrer D J. Vague sets[ J]. IEEE Trans on System 由图2可得专家评估语言变量各等级的隶属函数:1级 Man and Cybernetics, 1993, 23(2): 610-614 (0,0.15,0.3);2级-(0.3,0.4,0.5);3级-(0.4,0.6,0.8) [5』赵雪芬.VπgI集相似度量方汏的分析与研究[J.计算机工程与 4级-(0.7,0.85,1.0);5级-(0.9,1.0,1.0)。按照文献 应月,2014,50(9):45-48. [12]中给出的方法,重新用基于三角模糊数的TOPS方法对 [6。刘庆,许霞,王昌.权重信息未知的 vague集模多属性决策方法 维修方案进行排序,可得出$13与S15的综合ⅳ价值因过于接近 「J.统计与决策,2015(11):63-66 而无法区分的问题。造成该结论的原因就在于基于fuzy的评 价方法仅仅考虑了维修方案评价过程中的专家确定信息,而令[7刘庆,王昌基于四gue集TOPs法的多属性决策方法研究[冂] 模糊系统与数学,2015(2):175-181 家评价过程中由于认知不确定信息导致的介于肯定与否定之[8- Geny xinl, Chu Xuening,mh= ing 7aifang. A new integrale design 冋的踌躇性并没冇在维修方案评价中得到较好休现,使得评价 J」. Expert S 结果不够客观现实。这表明wgue集在处理专家认知不确定 tems with Applications, 2010, 37(9): 6629-6638 性时相对集更有优势,通过基于wge的区间数包含了「9邓维斌,许号林,樊自甫基于g集相似度量的多准则模糊决 更为丰富的数据分布信息,能够更好地表示专家群决策过程中 策方法[J.系铳工程理论与实践,2014,46(4):981-99 诸多潜在信息,为后续的维修方案决策提供了更为广阔的数据 [10]张清华 值(集)相似度量的研究J].电子与信息学报 攴持。 2007,29(8):1855-1859 4结束语 [l]」崔春生.基于 TOPSIS思想的技术创新方案的 vague集泙价方法 及其应用[J].运筹与管理,2013(4):151-156 本文根据 vague集理论及模糊多准则决策的基本原理,确12]陈晓红,阳熹,一种基于三角模糊数的多属性群决策方法[J].系 定了无线闭塞中心系统设备维修的事件集和对策集,按照 统二程与电子技术,2008,30(2):278-282 (上接第1125页) mation Science Engineering, 2016, 13(1): 122-133 [12] Mika S, natsch G, Weston J, et al. Fisher discriminant analysis with 15] Yang Yinghua, Li Xiaole, Liu Xiaozhi, et al. Wavelet kernel entropy kernels[ C/Proc of IEEE Workshop on Neural Networks for Signal component analysis with application to industrial process monitorin Processing. 1999: 41-48 IJI Neurocomputing, 2015, 147(1): 395-402 13] Yu Jie. Localized Fisher discriminant analysis based complex chemi 16] Lce C J, Lcc G, Icc JM. A fault magnitudc-bascd stratcgy for cffce tive fault diagnosis and isolation. Journal of Chemical Engi cal process monitoring[J]. AlChE Journal, 2011, 57(7):1817 neering of Japan, 2015, 48(1): 44-51 [17 Yin Shen, Ding SX, 14] Feng Jian, Wang Jian, Zhang Huaguang, et al. Fault diagnosis mc- diala-drivenl faull diaynosis and process moniloring IneThods On the thod of joint Fisher discriminant analysis based on the local and global benchmark Tennessee Eastman process [J] Journal of Process manifold leaning and its kernel version[J]. IEEE Trans on Auto- Control,2012,22(9):1567-1581

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