基于鲁棒ICA-PCA的TE故障诊断

发布时间：2017-10-05 22:21

  本文关键词：基于鲁棒ICA-PCA的TE故障诊断

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【摘要】：针对复杂工业过程混合分布的问题,提出了基于鲁棒ICA-PCA(independent component analysis-principal component analysis)的故障诊断新方法。由于实际工业过程数据不可避免地带有大量干扰,为降低数据粗糙的影响,首先采用小波去噪算法提高建模数据质量;然后利用鲁棒ICA-PCA算法提取过程的非高斯和高斯信息,并构建了三个统计量进行故障的监控;最后将上述方法应用到田纳西—伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)化工过程。仿真结果表明,相比于传统PCA算法、ICA-PCA等算法,鲁棒ICA-PCA方法能够有效地检测故障的发生,具有较好的鲁棒性和灵敏性。
【作者单位】： 华东交通大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 小波去噪 鲁棒ICA-PCA 主元分析 TE过程 故障检测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61263010,60904049) 江西省自然科学基金资助项目(20114BAB211014,20161BBE50082,20161BAB202067)
【分类号】：TQ050.7;TP277
【正文快照】： 0引言实时过程监控技术发展成为现代流程工业中提高生产力和安全生产的关键问题之一,实现化学过程的故障快速检测是安全运行的一个重要方面。现代流程工业普遍采用集散控制系统,大量的过程数据被采集、保存下来,这使得基于数据的多元统计故障检测技术已经成为近年来研究的热点

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本文编号：979152