主成分分析法多元统计论文提纲

论文题目：基于主元分析与偏最小二乘的故障诊断方法研究

摘要：随着工业水平朝着复杂化的发展与计算机技术的大规模应用,故障诊断方法成为了工业生产中的重点问题。通过对生产过程的的状态进行观察与预测,能够在故障发生之前及时发现工况异常,诊断出故障发生位置,合理消除噪声干扰,从而保证工业生产过程正常、安全运行。伴随着计算机的发展,工业生产过程中大量的信息都可以完整保存下来。因此,如何合理运用这些信息,通过分析大数据来判断工况是否正常,成为了研究领域的热点问题。在这样的时代背景下,基于数据驱动的故障诊断方法收到了广泛关注,并成功的应用于冶金、制药的生产过程中,在监控与检测领域体现了优越性。多元统计分析以主成分分析（PCA）与偏最小二乘法（PLS）为主,该方法不需要建立具体的数学模型,适用于产生大量数据的工况。通过对高维数据进行降维处理,可以提高计算效率,因此具有重要的研究价值与实用性。本文通过对主成分分析与偏最小二乘法的研究,并结合风力发电机的的工况进行仿真研究。论文的主要内容如下:说明了故障诊断技术在自动控制领域的重要性及其意义。介绍了故障诊断与数据驱动的方法在最近半个世纪来的发展历史。建立了主元模型的具体表达形式,描述了主元分析的基本理论,以及基于主元分析的建模方法,与利用统计图和贡献图进行基本的故障定位。针对传统主元分析方法的不足,研究了重构主元方法,并且针对重构方法无法诊断多故障同时发生的情况,对重构法做了改变。介绍了偏最小二乘法的基本理论,并且仿真对比了主元分析与偏最小二乘法的诊断效果,分析了两种方法在今后的研究趋势。总结与展望。对本文内容进行了总结,并对数据驱动的下一步研究计划作出了规划。

关键词：故障诊断;多元统计;主成分分析;偏最小二乘法

学科专业：无线电物理

摘要

Abstract

第1章 引言

1.1 课题研究的背景与意义

1.2 故障诊断的概述与发展过程

1.3 定量分析方法的发展

1.3.1 解析模型分析方法

1.3.2 基于数据驱动的方法

1.4 国内外主元分析的研究概况与发展方向

第2章 基于主元分析法的故障监测方法

2.1 主元分析基本原理

2.1.1 主元分析基本思想和原理

2.1.2 主元分析建模过程

2.2 主元个数的选取

2.3 基于主元分析的故障监测

2.3.1 SPE与Hotelling T2控制限与统计量的确定

2.3.2 主元分析故障诊断的基本流程

本章小结

第3章 基于改进重构法的故障诊断

3.1 引言

3.2 故障重构方法基本理论

3.2.1 PCA基本算法

3.2.2 故障重构算法

3.3 改进的故障重构法

3.4 仿真与实验

3.5 本章小结

第4章 基于偏最小二乘法的故障诊断方法

4.1 PLS算法的优势

4.2 偏最小二乘算法建模机理

4.3 PLS风力发电机故障诊断步骤

4.3.1 PLS故障诊断方法

4.3.2 PLS诊断步骤

4.4 偏最小二乘法在风力发电机故障检测中的应用

4.5 核偏最小二乘法

4.5.1 核偏最小二乘法建模过程

4.5.2 基于KPLS的故障监测

4.5.3 数据仿真

本章小结

第5章 总结和展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢