1、 藩基于满意模糊聚类在线故障诊断方法研究指导教师申请学位级别亟 学科控制理论皇控剑工程学位授予单位和日期评阅人江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊馀贪电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，允许论文被查阅和借阅，同时授权中国科学技术信息研究所将本论文编入中国学位论文全文数据库并向社会提供查询，授权中国学术期刊馀贪电子杂志社将本论文编入中国优秀博硕士学位论文全文数据库并向社会提供查询。论文的公布授权江苏大学研究生处办理学位论文作者签名：参卜虏厶傅冀淌 夯 甽摘要基于满意模糊聚
2、类在线故障诊断方法研究 瓵：】 第二章异常值检测方法满意模糊聚类算法，基于满意模糊聚类在线故障诊断方法研究背景与意义的灾难事件。惨痛的悲剧时刻在提醒这我们，如何对工业生产中发生的异常工况进行实时有效的检测与诊断，己经成为一个刻不容缓的问题。目前，学界内对于故障检测与诊断方法的分类有多种意见。其中被相当一部基于满意模期聚类在线故障诊断方法研究接收到的新数据的异常情况进行判别。专家系统法是世纪年代发展起来的一种方法，属于人工智能的重要分支，指在一个专门领域，由相关的专业人士通过知识获取手段，将这一领域的知识，通过特定的某种知识表示方法编辑生成特定的模式存放于知识库中。然后操作者通过计算机输入相应的
3、指令或数据，运用必要的推理机制控制知识库及整个系统，就像专家一样提供复杂问题解决方案的程序系统。故障诊断专家系统方法属于其中一个分支，是操作者根据积累的操作经验以及大量历史故障信息，设计出的一种故障检测应对机制，用以解决实际中难以建立精确数学模型的系统的故障检测与诊断问题。专家系统的缺点是对于故障检测的准确性过分依赖于前期知识的积累，如果获取知识获取不足，故障诊断的进度会大大降低。基于满意模糊聚类在线故障诊断方法研究数变量在时域或者频域上的特征加以分析进行监控，如相关系统函数、相位、频谱等，然后直接对可测信号进行分析，提取数据的方差、均值等特征值。小波变换由傅里叶变换衍生而来的一种用于时间序列
4、信号的时域局部信息分析技术。其原理是用一簇函数通过平移、伸缩逼近信号。此簇函数称为小波函数系。得到：嘣加赤技术是由美国航空航天局的仿真对照，从结果可以看出在非线性系统中哂幸欢挠攀啤荌基于数据驱动的故障诊断方法可以看作基于数据驱动的过程控制优化方法的一个分支，是一种利用过程数据的过程监控方法。现代工业过程系统，从整个产品生产线到任意一个生产单元，其规模均相当庞大，这些系统为了记录工业信息都附带有很多监测记录设备，随之产生海量的数据。面对这些数据信息，系统的操作者或者工程师如何及时的进行关键信息的有效提取成为一个他们不得不面对的难题。而基于数据驱动的方法对这个问题提供了一种行之有效的途径。数据驱动
5、技术的优势在于它们能从复杂、海量的数据中，通过一些特定途径提取其中最为关键的信息特征，从而实现对数据的简化处理，缓解了计算压力，极大的缩短了数据的处理时郦删。基于数据驱动的方法又可以分为单变量统计方法和多变量统计分析方法以及模糊理论方法。基于满意模糊聚类在线故障诊断方法研究值，标准的控制图模型为：变量统计分析方法中，用于过程控制故障诊断最为广泛的方法，其原理是在原始数据坐标空间的，通过构造一组新的坐标体系来降低原始数据的维数，再从新构造的坐标体系中抽取主要变化信息，提取统计特征。新的坐标体系中的变量由原始数据之间的线性组合衍化而来，因此极大的降低了投影空间的维数。投影空间内统计特征向量之间相互
6、成正交关系，去除了变量之间的关联性，所以降低了数江苏大学硕士学位论文基于模糊聚类理论的故障诊断方法基于满意模糊聚类在线故障诊断方法研究图现有故障诊断检测方法及其分类样本的大小有很大的关系，在一定的范围内，训练样本越多，分类正确率就越高。但是实际生产过程中往往很难做到收集充足的训练样本。特别是在过程监控领域，故障样本不容易采集，所以有监督的划分方法应用于故障诊断存在很大的困难。无监督的划分方法与聚类分析相对应，模糊聚类分析是根据数据特征的模糊性，利用模糊数学的方法确定样本之间的亲疏程度从而实现分类的方法。模糊聚类方法的优势是能从初始数据中迅速提取特征，随后用其进行特征空间的分类和模糊规则的提取。
7、即使没有训练样本，模糊聚类仍可以根据数据集的内在结构，通过无监督学习进行特征空间的划分，达到自动分类的目的。鉴于模糊聚类理论与模式识别的天然联系，因此其在过程控制获得了广泛的应用。机的故障诊断中等等。基于满意模糊聚类在线故障诊断方法研究异常值检测的意义点，并对这些点进行修复，以得到连续的测量值。断。问题描述基于满意模糊聚类在线故障诊断方法研究设定。图原始函数观测值图为正弦函数的原始观测值，从图上可以看出用红点标出的随机异常值的产生位置。下面用本章节方法进行有效性检测。图时间序列变化率直方图 图异常值检测后的函数曲线曩图传统方法异常值检测效果 图为传统的控制图，玎。从图可以看出由于所有观测值都基
8、于满意模糊聚类在线故障诊断方法研究图化工蒸馏塔示意图 江苏大学硕士学位论文仁堇丛浪領的含量。在实际的蒸馏塔内并不是每个蒸馏层都设袁各区域内各种化工原料的浓度基于满意模糊聚类在线故障诊断方法研究图各蒸馏层温度变化示意图；募本章小结基于满意模糊聚类在线故障诊断方法研宄江苏大学硕士学位论文类的故障诊断方法，实现满足非线性大范围工况系统的过程监控。在工业生产中时常要对系统数据进行分类，将一些物理或抽象对象的集合按照一定规律进行划，组成的多个类的分析过程称为聚类分析。模糊聚类分析方法可分为两类：基于模糊分析的模糊聚类算法，或称为系统聚类分析方法；非系统聚类方法，首先对样本进行粗略划分，然后按最有原则进行分类，通过反复迭代计算直到达到系统要求条件为止，也叫逐步迭代法。模糊聚类分析近年来得到了学者的广泛关注，学界提出了很多相关算法，如模糊迭代自组织数据算法模糊捣掷嗨惴是从硬算法发展出的一种模基于满意模糊聚类在线故障诊断方法研究的过程中不需要任何人为的指导，非常适合用于故障诊断领域。而获得对数据集的模糊分类。矩阵眦俊！途劾嘀行膟緔 伲俊本堇嗍齝一定 时，算法在迭代求，啤瞥蒁，式中，：，担”研獀砟一班铲矩阵，鼻：江苏大学硕士学位论文根据公式计算时的伞喊聪旅娣椒耈猆“詊：靠其理论的完整性、算法的简洁性，而且便于用程序语言实现，目前已得到了广效果。效果则会大打折扣，算法无法满足过程监控的精度要求。
