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摘 要

电石炉气排放监测系统用于监测电石炉生产过程中排放的气体，在提高经济效益和减轻环境污染方面都起到了十分重要的作用。由于该系统所处工作环境较为恶劣，且设备结构非常复杂，这增加了系统发生故障的概率，因此对其进行故障诊断是电石炉气排放监测系统正常工作的保障。

本文论述了电石炉气排放监测故障诊断系统的软件开发过程。首先介绍了电石行业在我国的发展以及电石生产带来的污染问题，以此突出电石炉气排放监测系统的重要性。接着了解了有关故障诊断技术方面的知识。然后探索了电石炉气排放监测系统组成等，根据历史经验总结出其常见问题并据此建立了整个系统的故障树。之后详细分析了主元分析法在故障诊断中的应用，准确检测到系统异常状况，利用贡献图法对故障进行识别。最后深入研究了支持向量机的相关知识，分析结果显示其达到了极高的分类准确率。

关键词：故障诊断 故障树　主元分析 支持向量机

　Design of Fault Diagnosis System for Calcium Carbide Gas Emission Monitoring

Abstract

The calcium carbide gas emission monitoring system is used to monitor the emissions of calcium carbide furnace production process, in improving economic efficiency and reduce environmental pollution have played a very important role. Because the system is working environment is relatively poor, and the equipment structure is very complex, which increases the probability of failure of the system, so the fault diagnosis is the calcium carbide gas discharge monitoring system to protect the normal work.

This paper discusses the software development process of fault diagnosis system for gas furnace discharge monitoring. First introduced the calcium carbide industry in China's development and calcium carbide production of pollution problems, in order to highlight the importance of calcium carbide furnace gas emission monitoring system. And then to understand the knowledge of fault diagnosis technology. And then explored the composition of calcium carbide gas emission monitoring system, according to historical experience summed up the common problems and thus established the entire system fault tree. Then the application of principal component analysis in fault diagnosis is analyzed in detail, the abnormal condition of the system is detected accurately, and the fault is identified by the contribution graph method. Finally, I studied the knowledge of SVM deeply, and the results show that it achieves high classification accuracy.

Keywords： Fault Diagnosis； Polyethylene； PCA；SVM

目　　录

摘　要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题背景 1

1.2 故障诊断技术 2

1.2.1 故障诊断技术研究现状 2

1.2.2 故障诊断方法分类 2

1.2.3 故障诊断技术使用存在的困难 4

1.3 主要研究内容与安排 5

第二章 电石炉气排放连续监测系统及其故障分析 6

2.1 电石炉气排放连续监测系统结构 6

2.1.1 电石炉气排放连续监测系统的工作原理 6

2.1.2 电石炉气排放连续监测系统的故障分析 7

2.4 故障树分析法的技术研究 8

2.4.1 故障树分析中用到的相关图形符号及其含义 8

2.5 电石炉气排放监测系统故障树的建立 8

2.5.1 电石炉气排放监测系统各部分故障树 8

2.5.2 电石炉气排放监测系统故障总结 13

2.6 本章小结 14

第三章 基于主元分析的电石炉气排放监测故障诊断研究 15

3.1 主元分析原理 15

3.2 主元分析的建模及算法 16

3.3 统计量算法 17

3.3.1 SPE统计量 17

3.3.2 T²统计量 17

3.4 主元分析法在电石炉气排放监测系统故障诊断中的应用 18

3.4.1 主元分析法实际应用情况 20

3.4.2 提取主元分析故障特征 22

3.4.3 基于贡献图的故障识别 22

3.5 本章小结 24

第四章 基于支持向量机的电石炉气排放监测故障诊断研究 25

4.1 支持向量机原理 25

4.2 支持向量机分类 25

4.2.1 线性支持向量机 25

4.2.2 非线性支持向量机 27

4.3 支持向量机中的几种核函数 28

4.4 支持向量机法在电石炉气排放监测系统故障诊断中的应用 28

4.4.1 参数对分类器性能的影响 29

4.4.2 网格寻优算法求最佳参数 31

4.5 本章小结 34

结语 35

参考文献 36

致谢 38

第一章　绪 论

1.1课题背景

电石（CaC2）是一种为白色晶体的无机化合物，，能够和水产生化学反应，伴随着热量释放出来的同时生成乙炔，这点上能够代替石油合成聚氯乙烯（PVC），还能生产许多的有机化合物^[1]。

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