基于稀疏約束非負矩陣分解算法的故障檢測與診斷.pdf

1、隨著計算機集散控制系統(tǒng)的應用和發(fā)展,工業(yè)生產(chǎn)過程中越來越多的變量能夠得到快速監(jiān)控和處理,現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)也因此朝著復雜化和智能化的方向飛速發(fā)展。為了保障設備運行的安全性和可靠性,提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量,故障檢測和診斷技術就顯得尤為必要?；跀?shù)據(jù)驅動的故障檢測與診斷方法是近年來最受歡迎的故障診斷方法,其核心在于如何從大量的數(shù)據(jù)中挖掘其特征信息。
　　非負矩陣分解(NMF)作為新興的矩陣分解方法,它能夠從大量數(shù)據(jù)中學習其局部特征,分解得到

2、具有非負性和較強稀疏性的因子,這種非負性在運算上表現(xiàn)為純加性,而稀疏性則刻畫了數(shù)據(jù)的局部特征。因而NMF方法表現(xiàn)出比傳統(tǒng)矩陣分解方法更強的解釋性,即局部構成整體的特性。
　　鑒于NMF的上述優(yōu)點,本文將其引入故障檢測與診斷領域,提出了一種基于稀疏約束非負矩陣分解(NMFSC)的故障檢測模型,通過結合部件符號有向圖和數(shù)據(jù)重構技術提出了研究故障傳播路徑的新模式,為探索故障檢測與診斷作出有益嘗試。
　　具體說來,本文的主要工作包括

3、以下幾個方面:
　　(1)在基本的NMF理論和方法上,通過對系數(shù)矩陣列向量施加稀疏約束,提出了一種稀疏約束的非負矩陣分解(NMFSC)方法。該算法能夠找出特征空間中表示數(shù)據(jù)個體之間差異的主要信息。
　　(2)在NMFSC方法的基礎上,提出了基于NMFSC的故障檢測和診斷模型:提出兩個適合NMFSC的監(jiān)控統(tǒng)計量——CUSUM和SPE統(tǒng)計量來檢測故障,當故障發(fā)生時,通過數(shù)據(jù)重構方法對故障數(shù)據(jù)進行診斷,確定引起故障的主要變量。

4、r>　　(3)提出了基于NMFSC的故障傳播路徑分析方法。針對復雜系統(tǒng)資源過多,拓撲結構過于復雜的問題,提出了通用部件模型(GCM)建模方法,并在此基礎上建立了系統(tǒng)的部件符號有向圖(CSDG)模型。通過在CSDG相容路徑方向上對故障數(shù)據(jù)進行重構,確定故障最有可能的傳播路徑。
　　(4)將基于NMFSC的故障檢測與診斷方法應用于南極微電網(wǎng)系統(tǒng)中,通過對微電網(wǎng)蓄電池組的性能監(jiān)控,達到檢測出性能老化的蓄電池的目的,使得對蓄電池組的維護更