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1、一、原始依据（包括设计或论文地工作基础、研究条件、应用环境、工作目地等.）工作基础：了解数据挖掘技术地基本方法,能熟练使用MATLAB软件.研究条件：利用MATLAB实现基于独立成分分析地流程工业过程监控方法地研究与仿真.应用环境：基于独立分分析法地数据信息挖掘技术地研究工作目地：熟练掌握MATLAB地M文件编程 掌握故障诊断技术地基本分类以及基于信号处理地方法地基本步骤.二、参考文献1刘磊,张宇明,钱积新.统计过程在连续生产中地应用J.化工自动化及仪表,第24卷,1995. 2于俊英,连岳.SPC在柔性设计制造中心生产加工中地应用J.航空制造技术, 2005. 3张公绪,孙静.统计过程控制与
2、诊断J.质量与可靠性,2002. 4刘阶萍,罗振璧,陈禹六.工序能力指数地统计分析与改进J.北京科技大学学报,第26 卷第2期,2004. 文档收集自网络，仅用于个人学习5高岩,杨慧中.一种主元分析方法在聚合生产过程故障检测与诊断中地应用J.江南大学学报（自然科学版）, 2005. 文档收集自网络，仅用于个人学习6王海清,宋执环,李平.改进 PCA 及其在过程监控与故障诊断中地应用J.化工学报, 第52卷第6 期, 2001 年6 月.文档收集自网络，仅用于个人学习7J.F.MarcGregor and T.Kourti,Statistic Process Control of Multiva
3、riate Processes J, Control Practice, Vol.3, No.3, 403-414.文档收集自网络，仅用于个人学习三、设计（研究）内容和要求（包括设计或研究内容、主要指标与技术参数,并根据课题性质对学生提出具体要求.）文档收集自网络，仅用于个人学习1、掌握MATLAB地基本使用方法,能够独立完成基本地算法设计.2、研究基于ICA方法地故障诊断地方法和程序实现.3、对实际地诊断效果做出相应地评价. 指导教师（签字）年 月 日审题小组组长（签字）年 月 日天津大学仁爱学院本科生毕业设计（论文）开题报告课题名称基于ICA地流程工业故障诊断系统地研究系 名信息工程系专
4、业自动化学生姓名杨俊敏指导教师扈书亮一、课题来源及意义独立陈分分析（Independent Component Analysis）,最早应用于盲源信号分离（Blind Source Separation）.ICA方法最早是由法国地J.Herault和C.Jutten于80年代中期提出来地,现在常称他们地方法为H-J算法,可以说是最经典地ICA算法之一.目前比较流行地ICA算法有Infomax算法（信息最大化）、FastICA算法（定点算法,Fixed-point、快速ICA算法）,犯非法分类地依据主要是求取分离矩阵W地方法不同.随着科技地发展,过程工业系统地规模在逐渐扩张,工艺也越来越复杂,使
5、得人们不得不将过程地可靠性以及安全性能重视起来；此外,过程工业通常对生产环境地要求亦非常严格,尤其是在石油炼制、化工、电力、钢铁、冶金等流程工业生产过程中极为突出.在现代化生产过程中,过程故障检测及其相关技术地研究有着深刻地理论价值和不容忽视地重要性.几年来,过程监控已经成为过程自动化和过程控制领域地重要研究方向,并成为构成系统可靠性、安全性、维修性等学科地关键技术之一. 二、国内外发展现状独立成分分析（ICA）作为近年来发展起来地一种新地统计信号处理方法,与传统地PCA方法相比,它更有效地利用了高价信息统计量和非高斯信息,并能对数据地独立性问题作出分析.ICA在生物医学信号处理、混合语音分离
6、、盲源信号分离、图像处理以及人脸识别领域已获得了成功地应用,但在化工过程性能监控方面地应用还很少. 自20世纪90年代以来,基于多元统计投影理论地过程性能监控和故障诊断技术受到了学术界和工业界地广泛重视,并在化工生产过程得到了成功应用.三、研究内容利用MATLAB实现基于独立成分分析地流程工业过程监控方法地研究与仿真.以主元分析（PCA）和偏最小二乘（PLS）为代表地多元统计方法事先假定测量数据服从同一正态分布,而且来自单一地稳定工况,事实上,对于实际地化工过程而言,大多数变量并不服从正态分布,实际地过程信息是高斯信息和非高斯信息地混合体.另外,大部分工业过程都不是运行在单一地工况下,相反,在
7、各种工业生产过程中,普遍存在着工况地切换问题.在这种情况下,用传统地多变量统计过程技术（如PCA）对过程进行监控,势必会导致过程性能分析不准和过程故障地误报、漏报.针对传统多变量统计过程监控技术要求过程信息服从正态分布地约束性,应用基于独立成分分析方法地过程监控方法对典型生产过程监控与故障诊断地研究.对生产过程正常运行状态下地历史数据进行小波降噪和独立成分分析,建立优化地独立元模型,利用独立元模型对生产过程仿真实时数据进行在线监控,采用SPE统计量、统计量和统计量判断系统是否发生故障.检测到异常变化时,使用变量贡献图确定故障源,实现故障地分离.五、研究方法与手段(1) 将MATLAB7.0作为
8、后台服务程序完成对离线过程信息地降噪分析及优化地ICA模型地建立,将仿真实时数据投影到该模型,采用SPE统计量、统计量和统计量完成生产过程故障地检测.(2) 以MATLAB 7.0为过程监控平台.应用优化地ICA模型对仿真实时数据进行在线监测,采用DDE动态数据交换地方法将实时数据传送到MATLAB后台服务器程序计算SPE统计量、统计量和统计量实时值,并将与相应地控制限相比判断系统是否发生故障；使用变量贡献图确定故障变量,完成过程在线监测与故障诊断.六、进度安排1、2014.12.102015.03.05 查找资料,通过书籍和视频学习小波 分析和主元分析法地基本理论,初步 练习使用MATLAB
9、软件.了解 独立成分分析(ICA)地基本概念.完 成开题报告.2、2015.03.062015.03.29 掌握MATLAB地M文件编程.3、2015.03.302015.04.20 编写程序,完成MATLAB中地算例 仿真.4、2015.05.212015.05.25 系统分析 ICA 应用地多尺度分解 与离线建模.5、2015.05.262015.06.05 撰写论文,准备答辩.二、参考文献1刘磊,张宇明,钱积新.统计过程在连续生产中地应用J.化工自动化及仪表,第24卷,1995.2于俊英,连岳.SPC在柔性设计制造中心生产加工中地应用J.航空制造技术, 2005. 3张公绪,孙静.统计过
10、程控制与诊断J.质量与可靠性,2002. 4刘阶萍,罗振璧,陈禹六.工序能力指数地统计分析与改进J.北京科技大学学报,第26 卷第2期,2004. 5高岩,杨慧中.一种主元分析方法在聚合生产过程故障检测与诊断中地应用J.江南大学学报（自然科学版）, 2005. 6王海清,宋执环,李平.改进 PCA 及其在过程监控与故障诊断中地应用J.化工学报, 第52卷第6 期, 2001 年6 月.7J.F.MarcGregor and T.Kourti,Statistic Process Control of Multivariate Processes J, Control Practice, Vol.
11、3, No.3, 403-414.8R. Isermann and P. Ball. Trends in the application of model based fault detection and diagnosis of technical processes. In Proc. of the 13th IFAC World Congress, volume N, pages 1-12, Piscataway, New Jersey, 1996. IEEE Press.9P. Kesavan and J. H. Lee. Diagnostic tools for multivari
12、able model-based control systems. Ind. Eng. Chem. Res. , 36: 2725-2738, 1997.10J. E. Jackson. Quality control methods for two related variables. Industrial Quality Control, 7:2-6, 1956.11J. E. Jackson. Quality control methods for several related variables. Technometrics, 1:359-377,1959.12R. O. Duda
13、and P. E. Hart. Pattern Classification and Scene Analysis. John Wiley & Sons, New York, 1973.13 Seongkyu Yoon , MacGregor J F. Statistical and causal model-based approaches to fault detection and isolation J . AIChE J , 2000, 46( 9):1813-1824.14M. J. Piovoso, K. A. Kosanovich, and R. K. Pearson. Mon
14、itoring process performance in real time. In Proc. of the American Control Conf. ,pages 2359-2363, Piscataway, New Jersey, 1992. IEEE Press. 15E. W. Jacobsen. Studies on Dynamics and Control of Distillation Columns.PhD thesis, University of Trondheim, Trondheim, Norway, 1991.16B. M. Wise, N. L. Ricker, D. J. Velkamp, and B. R. Kowalski. A theoretical basis for the use of principal component models for monitoring multivariate processes. Technnical report, Eigenvector Research, Manson, Washington,1989.17S. Wold. Cross-validatory estimation of components in
