田纳西伊斯曼的故障诊断实验报告

简介：
《田纳西伊斯曼的故障诊断实验报告》记录了在复杂工业环境中进行的一系列故障诊断与问题解决的实践案例和研究成果。 【田纳西伊斯曼故障诊断实验报告】是一个深入研究化工过程异常检测的案例，它基于美国Eastman化学公司的Tennessee Eastman (TE)仿真平台，该平台模拟了复杂的化工反应，涉及多步骤的物质转化和控制变量。实验包含了数据背景、数据介绍、问题分析、数据预处理、特征提取和多种机器学习算法的模型构建，以及Simulink仿真的应用。 1. **数据背景与数据介绍** - **TE过程**：这个过程包括8种物料成分，其中A、C、D、E作为反应物，B是惰性组分，G和H为主产物，F为副产物。物料通过不同流路进入反应器进行化学反应，然后通过冷凝和分离步骤进行产品提纯。 - **数据特性**：包括12个控制变量、22个过程测量变量和19个成分变量，涵盖了流量、压力、温度等多维度信息。此外，TE过程还设计了21种异常运行状态，样本每3分钟采集一次，故障从第161个样本开始引入。 2. **问题分析与数据预处理** - **异常诊断**：问题被视为一个多分类任务，需要将数据分为正常状态和21种故障状态。由于正常数据多于异常数据，可能需要进行欠采样处理以平衡样本分布。 - **预处理**：考虑到数据量纲不一，为了适应机器学习算法的训练需求，需对所有特征变量执行标准化操作（例如使用`zscore`函数），消除量纲影响，提高模型稳定性。 3. **机器学习算法应用** - **模型构建**：实验采用了决策树、判别分析、贝叶斯模型、K近邻和随机森林等多种多分类算法。通过五折交叉验证选取最佳模型，并进行超参数调优以提升预测准确率。 - **异常变量识别**：利用SHAP值和LIME算法，这两个局部可解释性方法能揭示特征变量对预测结果的影响，有助于定位异常变量。 4. **Simulink仿真** - **验证模型**：通过在Simulink中设置人工故障并重新进行仿真实验收集新数据。然后使用训练好的机器学习模型检测这些新生成的数据集以检验其准确性和实用性。 实验的代码示例展示了如何加载和标准化处理数据，确保所有特征在同一尺度上，以便于不同机器学习算法的有效应用与评估。此研究全面地探讨了化工过程故障诊断流程，从初始数据准备到最终模型验证，充分展现了机器学习技术在解决实际工业问题中的强大潜力。通过这样的实验案例，我们可以学到如何应对多元异构的数据挑战、选择合适的机器学习方法以及结合仿真工具进行有效检测与分析的方法。