毕业论文课题相关文献综述
文献综述
1.本课题研究背景、目的及意义
随着先进控制技术在工业生产过程中的应用，生产系统的规模和复杂程度迅速增加，系统中出现的某些微小故障若不能及时检测并排除，就有可能造成整个系统的失效、瘫痪，甚至导致巨大的灾难性后果。
现代工业及科学技术的迅速发展，特别是计算机技术的发展，使得现代设备的结构越来越复杂，自动化系统的规模越来越大。一个大型的设备系统往往由大量的工作部件组成，不同的部件之间互相联系，紧密耦合。这一方面提高了系统的自动化水平，为生产带来了可观的经济效益；另一方面，由于影响系统运行的因素骤增，使其产生故障或失效的潜在可能性越来越大。一个部件的故障常常会引起链式反应，导致整个系统甚至各个生产过程不能正常运行乃至瘫痪。现代设备系统运行的安全性和可靠性已成为人类必须解决的刻不容缓的问题。切实保障现代复杂系统的安全性和可靠性，具有十分重要的意义，得到了广泛的高度重视。而过程监控和故障诊断技术则为提高系统的安全性和可靠性开辟了一条新的途径[1]。
2.本课题国内外研究现状和发展趋势
PCA最早是由Pearson于1901年提出的,是一种多变量统计分析技术,可对含有噪声和高度相关的测量数据进行冗余分析和特征提取。它广泛应用于统计数据分析、通信理论、模式识别、图像处理以及故障检测和诊断领域。
尽管PCA在统计过程监测中己有很多成功的应用,但它的应用范围却还仅限在分析变量间具有线性关系的静态数据中,然而很多实际情况却却并不满足这样的要求,因此人们提出了很多PCA的改进方法,例如非线性主元分析(NPCA)、多向主元分析(MPCA)、多尺度主元分析(MSPCA)和动态主元分析。如果主元个数变化了,利用神经网络的模式化步骤必须重新执行。为处理非线性问题的一个新的非线性PCA方法,称作核函数主元分析(KPCA)近年来得到迅速发展。KPCA通过利用积分算子和非线性核函数能够有效地计算高维特征空间中的主元[2]。
3.故障诊断的现状及发展趋势
自1985年以来，由中国设备管理协会设备诊断技术委员会、中国振动工程学会机械故障诊断分会和中国机械工程学会设备维修分会分别组织的全国性故障诊断学术会议已先后召开十余次，极大地推动了我国故障诊断技术的发展。现在全国已有数十个单位开展设备故障诊断技术的研究工作[3-5]。全国各行业都很重视在关键设备上装备故障诊断系统，特别是智能化的故障诊断专家系统，其中突出的有电力系统，石化系统，冶金系统，以及高科技产业中的核动力电站，一航空部门和载人航天工程等。工作比较集中的是大型旋转机械故障诊断系统，已经开发了20种以上的机组故障诊断系统和十余种可用来做现场简易故障诊断的便携式现场数据采集器。一些高等院校己培养了一批以设备故障诊断技术为选题的硕士研究生和博士研究生。我国的故障诊断事业正在蓬勃发展，将在我国经济建、设中发挥越来越大的作用。
4.本课论文的内容
