基于KECA的化工过程故障监测新方法

发布时间：2017-07-20 20:10

  本文关键词：基于KECA的化工过程故障监测新方法

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【摘要】：针对化工过程数据复杂、非线性的特点,提出一种基于核熵成分分析(KECA)的化工过程故障监测算法。首先,KECA算法按照Renyi熵值的大小选取特征值及特征向量,相比传统的KPCA监测算法,其保留主元个数更少,可以有效减少运算量。同时,仿真研究表明KECA算法选取的主元具有角度结构特性,据此,提出一种新的统计量——CS(Cauchy-Schwarz)统计量,其对应到核特征空间中即为向量间的角度余弦值,可以较好表述不同概率密度分布之间的相似度。最后,将KECA和KPCA算法分别应用于TE(Tennessee Eastman)过程,结果表明KECA在故障检测延迟与检出率相比KPCA都有很大的优势。
【作者单位】： 内蒙古工业大学电力学院;教育部数字工程研究中心;北京工业大学电子信息与控制工程学院;
【关键词】： 安全 过程控制 主元分析 故障监测 KECA CS统计量
【基金】：国家自然科学基金项目(61174109,61364009) 内蒙古自治区自然科学基金项目(2015MS0615)~~
【分类号】：TQ015.9;TQ050.7
【正文快照】： 3教育部数字工程研究中心,北京100124)引言化工过程工艺复杂且常伴随高温高压等极端条件,原材料及产品具有易燃易爆、有毒有害等特点,且生产装置呈现大型化和连续化。一旦出现异常或事故就会破坏正常生产过程,不但可能影响生产进度,还有可能危及人们的生命安全,造成巨大的损失

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1 杨东辉;郑军梅;王兆望;薛子文;;Sundyne高速泵故障监测体系的建立[J];化工设备与管道;2012年05期

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本文编号：569767