基于多元統(tǒng)計(jì)分析的造紙污水處理故障檢測(cè)與診斷

【摘要】：故障診斷主要研究如何對(duì)系統(tǒng)中出現(xiàn)的故障進(jìn)行檢測(cè)、辨識(shí)和分離，即判斷故障是否發(fā)生、定位故障發(fā)生的部位和種類，以及確定故障的大小和發(fā)生的時(shí)間等。故障診斷對(duì)于提高生產(chǎn)效率，產(chǎn)品品質(zhì)和保證生產(chǎn)過程以及設(shè)備安全等具有十分重要的意義。 本研究將多元統(tǒng)計(jì)分析方法應(yīng)用于造紙污水處理過程的故障診斷中，分別以實(shí)驗(yàn)室污水處理系統(tǒng)和造紙廠污水處理系統(tǒng)為研究對(duì)象加以應(yīng)用。首先在深入研究主元分析（PCA）方法的基礎(chǔ)上，提出一系列應(yīng)用于間歇過程的故障診斷方法：包括傳統(tǒng)的MPCA方法、改進(jìn)的MPCA方法和基于時(shí)段劃分的sub-PCA方法。上述所有方法采用累積貢獻(xiàn)率大于85%的原則選取模型主元個(gè)數(shù)，計(jì)算95%和99%兩種置信度下的統(tǒng)計(jì)量控制限，采用主元載荷結(jié)合主元得分值或者是貢獻(xiàn)圖的方法進(jìn)行故障辨識(shí)，最終達(dá)到故障診斷和辨識(shí)的目的。 對(duì)于實(shí)驗(yàn)室的污水處理系統(tǒng)：分析SBR污水處理過程中的曝氣階段，首先提取一個(gè)批次的曝氣階段正常工況下ORP、pH、DO和液位四個(gè)變量共190組數(shù)據(jù)，建立主元分析模型，并用265組包含故障狀況的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，得到的研究結(jié)果為：選擇2個(gè)主元，故障診斷的準(zhǔn)確度較高，并且結(jié)合主元得分圖和主元載荷圖，準(zhǔn)確判斷出故障源位置。其次，在單個(gè)批次的基礎(chǔ)上，提取50個(gè)批次曝氣階段正常工況下ORP、pH、DO和液位四個(gè)變量的數(shù)據(jù)構(gòu)成三維數(shù)據(jù)矩陣X (504491)，分別對(duì)其采用傳統(tǒng)的MPCA方法和改進(jìn)的MPCA方法進(jìn)行建模，然后利用含有故障批次的數(shù)據(jù)組X new(554491)進(jìn)行模型驗(yàn)證，并對(duì)兩種方法的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較。得到的研究結(jié)果為：兩種方法所建故障診斷模型的主元個(gè)數(shù)分別為14和3，二者均是在選擇置信度為95%下的控制限用于故障診斷時(shí)的準(zhǔn)確度較高。但是因?yàn)楦倪M(jìn)的MPCA方法計(jì)算的主元協(xié)方差具有時(shí)變性，也即是在一定程度上體現(xiàn)出模型的動(dòng)態(tài)特性，比較結(jié)果表明：改進(jìn)的MPCA方法在故障檢測(cè)率和故障檢測(cè)靈敏度方面均高于傳統(tǒng)的MPCA方法。 對(duì)于具有明顯的多時(shí)段特性的造紙廠污水處理系統(tǒng)，采用基于時(shí)段劃分的sub-PCA方法并與改進(jìn)的MPCA方法進(jìn)行比較。選取與設(shè)備和傳感器有關(guān)的風(fēng)機(jī)電流、風(fēng)機(jī)閥門開度、DO和液位四個(gè)變量共37個(gè)正常批次的運(yùn)行數(shù)據(jù)X (374658)用于建立診斷模型，并選擇新的批次數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證。本文根據(jù)物理意義將整個(gè)操作周期劃分為5個(gè)時(shí)段，對(duì)每個(gè)時(shí)段進(jìn)行主元分析后選擇2到3個(gè)主元，計(jì)算不同置信度下的控制限用于故障檢測(cè)。兩種診斷方法的檢測(cè)結(jié)果比較，基于sub-PCA的方法建立的模型因其一定程度上體現(xiàn)出動(dòng)態(tài)特性和非線性特性，故障檢測(cè)靈敏度和檢測(cè)率高于改進(jìn)的MPCA方法。 【關(guān)鍵詞】：多元統(tǒng)計(jì)分析 間歇過程 過程建模 故障診斷 SBR 造紙污水
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：X793
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 物理量名稱及符號(hào)表9-13
• 第一章 緒論13-28
• 1.1 引言13
• 1.2 過程監(jiān)測(cè)與故障診斷方法13-17
• 1.3 間歇過程特征分析17-19
• 1.3.1 間歇過程的數(shù)據(jù)特點(diǎn)17-18
• 1.3.2 間歇過程的多時(shí)段特性18-19
• 1.4 間歇過程統(tǒng)計(jì)建模及在線監(jiān)視19-24
• 1.4.1 間歇過程的數(shù)據(jù)預(yù)處理19-23
• 1.4.2 間歇過程的統(tǒng)計(jì)分析方法23-24
• 1.5 本論文的研究目的、意義及主要內(nèi)容24-28
• 1.5.1 研究的目的和意義24-25
• 1.5.2 研究的主要內(nèi)容25-28
• 第二章 基于主元分析方法的過程統(tǒng)計(jì)及在線監(jiān)視28-40
• 2.1 引言28
• 2.2 主元分析理論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 主元個(gè)數(shù)的選擇30
• 2.2.4 主元分析模型的主要統(tǒng)計(jì)量及控制限30-32
• 2.3 基于主元分析的過程監(jiān)控32-33
• 2.4 實(shí)驗(yàn)室 SBR 污水處理系統(tǒng)簡(jiǎn)介33-34
• 2.5 結(jié)果與討論34-39
• 2.5.1 變量選取34-35
• 2.5.2 PCA 模型的建立35-36
• 2.5.3 故障檢測(cè)36-37
• 2.5.4 故障辨識(shí)37-39
• 2.6 本章小結(jié)39-40
• 第三章 基于批次展開的多向主元分析方法的過程統(tǒng)計(jì)與在線監(jiān)視40-53
• 3.1 引言40
• 3.2 多向主元分析理論40-45
• 3.2.1 多向主元分析理論的基本原理40-44
• 3.2.2 多向主元分析法的診斷過程44-45
• 3.3 結(jié)果和討論45-51
• 3.3.1 SBR 工段數(shù)據(jù)采集45-46
• 3.3.2 基于批次展開多向主元分析方法的過程建模46-48
• 3.3.3 基于批次展開多向主元分析方法的模型驗(yàn)證48-51
• 3.4 小結(jié)51-53
• 第四章 基于改進(jìn)的MPCA方法的過程統(tǒng)計(jì)及在線監(jiān)視53-65
• 4.1 引言53
• 4.2 改進(jìn)的 MPCA 方法理論53-57
• 4.2.1 改進(jìn)的 MPCA 方法的基本原理53-55
• 4.2.2 改進(jìn)的 MPCA 方法的建模過程55-56
• 4.2.3 改進(jìn)的 MPCA 方法的模型驗(yàn)證56-57
• 4.3 基于改進(jìn)的 MPCA 方法的數(shù)據(jù)分析57-63
• 4.3.1 改進(jìn)的 MPCA 方法建模57-59
• 4.3.2 基于改進(jìn)的 MPCA 方法的在線監(jiān)控59-63
• 4.3.3 兩種 MPCA 方法的比較63
• 4.4 本章小結(jié)63-65
• 第五章 基于多時(shí)段SUB-PCA方法的過程統(tǒng)計(jì)及在線監(jiān)視65-84
• 5.1 引言65-66
• 5.2 多時(shí)段的SUB-PCA方法理論66-71
• 5.2.1 時(shí)段劃分的方法66
• 5.2.2 多時(shí)段劃 sub-PCA 的基本原理66-68
• 5.2.3 基于多時(shí)段劃分的 sub-PCA 的建模過程68-70
• 5.2.4 基于多時(shí)段劃 sub-PCA 的在線監(jiān)測(cè)70-71
• 5.3 造紙廠 SBR 污水處理過程71-73
• 5.4 結(jié)果與討論73-83
• 5.4.1 造紙廠 SBR 污水處理過程時(shí)段劃分73-75
• 5.4.2 sub-PCA 建模過程75-76
• 5.4.3 sub-PCA 模型驗(yàn)證76-79
• 5.4.4 改進(jìn)的 MPCA 建模過程及模型驗(yàn)證79-82
• 5.4.5 兩種建模方法及模型監(jiān)測(cè)結(jié)果比較82-83
• 5.5 結(jié)論83-84
• 結(jié)論與展望84-86
• 1 結(jié)論84
• 2 本論文的創(chuàng)新之處84-85
• 3 展望85-86
• 參考文獻(xiàn)86-92
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果92-94
• 致謝94-95
• 附件95

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