田纳西伊斯曼故障诊断实验报告

包括数据背景、数据介绍、问题分析、数据预处理、特征提取、多机器学习算法构建模型，同时采用多种异常变量定位方法定位异常变量，以及simulink仿真过程 报告中包括具体的实验步骤与代码（MATLAB）、simulink仿真 【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，需要对数据进行标准化处理，消除量纲影响，提高模型的训练效果和稳定性。 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Simulink模型设置人工故障并重新仿真，收集新数据，用训练好的机器学习模型进行检测，以此检验模型的准确性和实用性。 实验的代码示例展示了数据加载和标准化处理的方法，使用`zscore`函数进行标准化，确保所有特征在同一尺度上，以便于不同机器学习算法的训练和评估。 这个实验全面地探讨了化工过程故障诊断的流程，从数据处理到模型构建再到验证，充分展示了机器学习在解决实际工业问题中的应用潜力。通过这样的实验，我们可以学习到如何处理多元异构数据，如何选择和优化机器学习模型，以及如何结合仿真工具进行模型验证。