24、工业过程故障诊断的方法与案例解析

工业过程故障诊断的方法与案例解析

在工业过程中，故障检测与诊断（FDD）是确保生产效率、产品质量和设备安全的关键环节。随着人工智能技术的发展，机器学习（ML）和深度学习（DL）在故障诊断领域展现出了巨大的潜力。本文将介绍几种常见的故障诊断方法，并通过实际案例展示它们在工业中的应用。

常见故障诊断方法

1. Fisher判别分析（FDA）
   • 原理与应用 ：FDA最初用于降维，如今在多元统计领域和模式分类中得到广泛应用。在过程监控中，它是一种有效的故障分类工具。考虑到正常运行条件这一额外类别，FDA可用于工业过程的故障检测，将正常过程数据从正常和异常历史数据的混合中分离出来。
   • 优势 ：基于成对FDA中故障方向的贡献图，在多元统计监控中能增强故障诊断能力，优于基于主成分分析（PCA）的贡献图方法。此外，FDA还可与支持向量机（SVM）结合用于多故障诊断。
2. 核方法
   • 核主成分分析（KPCA）、核偏最小二乘（KPLS）和核独立成分分析（KICA） ：为解决工业过程的非线性问题，这些核方法被提出并在故障诊断中得到深入研究。其核心思想是将输入空间映射到更高维的核特征空间，使数据分布近似线性，便于分析。
   • 相关研究 ：
     • 甘亮等人研究了稀疏核主角度在在线过程监控中的应用，能有效捕捉过