《基於數據特徵選擇與匹配的工業過程監測方法研究》是童楚東為項目負責人，寧波大學為依託單位的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於數據特徵選擇與匹配的工業過程監測方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：童楚東
- 依託單位：寧波大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
以故障檢測與診斷為核心的過程監測是保證生產安全和提高產品質量的必要手段。由於現代複雜工業系統的大量湧現，不同任務需求和套用環境不斷地給數據驅動的過程監測研究提出新的考驗。已有的數據驅動方法在建立動態、非線性和其它複雜過程的監測模型時，欠缺對數據複雜性與方法可用性的考慮，衍生出很多問題亟待解決。為此，本項目擬以數據特徵選擇與匹配為主線，研究如何根據不同過程分析目的來設計相應的數據相關性、樣本及變數的選擇方法，並輔以相關的數據特徵匹配策略，以簡易化複雜大型過程數據分析與建模過程。另外，針對可參考故障樣本不充分的問題，擬在故障特徵選擇的基礎上，進一步開展如何利用數據特徵匹配方法進行故障分類診斷的研究。項目將闡明特徵選擇與匹配在改善過程監測性能上的重要作用，旨在建立一套可靠又實用的故障檢測與診斷方法，其成果將為豐富和完善數據驅動的過程監測方法體系提供理論與實驗依據，具有重要的理論意義與套用價值。
結題摘要
以故障檢測與診斷為核心的過程監測是保證生產安全和提高產品質量的必要手段。由於現代複雜工業系統的大量湧現，不同任務需求和套用環境不斷地給數據驅動的過程監測研究提出新的考驗。已有的數據驅動方法在建立動態、非線性和其它複雜過程的監測模型時，欠缺對數據複雜性與方法可用性的考慮，衍生出很多問題亟待解決。為了更有效而可靠地檢測與診斷出工業過程故障，同時也為了簡易化過程數據分析與建模過程，需根據不同的對象特性或套用環境予以對應的分析手段。 本項目以數據特徵選擇與匹配為主線，研究如何根據不同過程分析目的來設計相應的數據相關性、樣本及變數的選擇方法，並輔以相關的數據特徵匹配策略，以簡易化複雜大型過程數據分析與建模過程。另外，針對可參考故障樣本不充分的問題，擬在故障特徵選擇的基礎上，進一步開展如何利用數據特徵匹配方法進行故障分類診斷的研究。本項目建立了一套可靠又實用的故障檢測與診斷方法體系，闡明了特徵選擇與匹配在改善過程監測性能上的重要作用。在本項目的資助下，申請人及其項目組成員累計發表SCI論文12篇、EI論文2篇。其成果將為豐富和完善數據驅動的過程監測方法體系提供理論與實驗依據，具有重要的理論意義與套用價值。
