1、隨著計(jì)算機(jī)集散控制系統(tǒng)的應(yīng)用和發(fā)展,工業(yè)生產(chǎn)過程中越來越多的變量能夠得到快速監(jiān)控和處理,現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)也因此朝著復(fù)雜化和智能化的方向飛速發(fā)展。為了保障設(shè)備運(yùn)行的安全性和可靠性,提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,故障檢測(cè)和診斷技術(shù)就顯得尤為必要?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障檢測(cè)與診斷方法是近年來最受歡迎的故障診斷方法,其核心在于如何從大量的數(shù)據(jù)中挖掘其特征信息。
　　非負(fù)矩陣分解(NMF)作為新興的矩陣分解方法,它能夠從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)其局部特征,分解得到

2、具有非負(fù)性和較強(qiáng)稀疏性的因子,這種非負(fù)性在運(yùn)算上表現(xiàn)為純加性,而稀疏性則刻畫了數(shù)據(jù)的局部特征。因而NMF方法表現(xiàn)出比傳統(tǒng)矩陣分解方法更強(qiáng)的解釋性,即局部構(gòu)成整體的特性。
　　鑒于NMF的上述優(yōu)點(diǎn),本文將其引入故障檢測(cè)與診斷領(lǐng)域,提出了一種基于稀疏約束非負(fù)矩陣分解(NMFSC)的故障檢測(cè)模型,通過結(jié)合部件符號(hào)有向圖和數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)提出了研究故障傳播路徑的新模式,為探索故障檢測(cè)與診斷作出有益嘗試。
　　具體說來,本文的主要工作包括

3、以下幾個(gè)方面:
　　(1)在基本的NMF理論和方法上,通過對(duì)系數(shù)矩陣列向量施加稀疏約束,提出了一種稀疏約束的非負(fù)矩陣分解(NMFSC)方法。該算法能夠找出特征空間中表示數(shù)據(jù)個(gè)體之間差異的主要信息。
　　(2)在NMFSC方法的基礎(chǔ)上,提出了基于NMFSC的故障檢測(cè)和診斷模型:提出兩個(gè)適合NMFSC的監(jiān)控統(tǒng)計(jì)量——CUSUM和SPE統(tǒng)計(jì)量來檢測(cè)故障,當(dāng)故障發(fā)生時(shí),通過數(shù)據(jù)重構(gòu)方法對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷,確定引起故障的主要變量。

4、r>　　(3)提出了基于NMFSC的故障傳播路徑分析方法。針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)資源過多,拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)過于復(fù)雜的問題,提出了通用部件模型(GCM)建模方法,并在此基礎(chǔ)上建立了系統(tǒng)的部件符號(hào)有向圖(CSDG)模型。通過在CSDG相容路徑方向上對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu),確定故障最有可能的傳播路徑。
　　(4)將基于NMFSC的故障檢測(cè)與診斷方法應(yīng)用于南極微電網(wǎng)系統(tǒng)中,通過對(duì)微電網(wǎng)蓄電池組的性能監(jiān)控,達(dá)到檢測(cè)出性能老化的蓄電池的目的,使得對(duì)蓄電池組的維護(hù)更