25、工业过程中的故障诊断与人工智能应用

工业过程中的故障诊断与人工智能应用

1. 行业现状与挑战

在工业领域，尤其是纸浆和造纸行业，尽管存在具有成本效益的解决方案，但该行业的领域专家在很大程度上仍对采用相关工具持谨慎态度。特别是对于人工智能方法的应用，行业内仍存在疑虑。这是因为人工智能方法是基于数据的解决方案，而非传统的基于物理和知识的方法，并且操作人员和工程师在处理基于人工智能和数据的技术方面经验不足。

2. 故障诊断方法概述

工业过程中的故障诊断方法众多，涵盖了从传统的基于模型和信号的方法到现代的基于人工智能和数据驱动的方法。以下是一些常见的方法分类：
- 基于模型的方法 ：
- Fisher判别分析 ：通过分析数据的特征，找出最能区分不同故障类别的特征组合，用于故障诊断。例如，L.H. Chiang等人在化学过程中使用Fisher判别分析、判别偏最小二乘法和主成分分析进行故障诊断。
- 主成分分析（PCA） ：通过对数据进行降维处理，提取数据的主要特征，用于故障检测和诊断。如Q. Jiang等人使用敏感主成分分析进行化学过程的故障检测和诊断。
- 偏最小二乘法（PLS） ：结合了主成分分析和多元线性回归的优点，用于处理具有多个自变量和因变量的数据，可用于故障诊断和过程监控。S. Yin等人对基于基本数据驱动的故障诊断和过程监控方法在田纳西 - 伊斯曼过程基准上进行了比较研究。
- 基于信号的方法 ：
- 小波包分解 ：将信号分