基于KPCA的多工况TE过程故障检测研究

发布时间：2017-11-20 00:15

  本文关键词：基于KPCA的多工况TE过程故障检测研究

  更多相关文章： 多工况 非线性 多核主元分析方法 子KPCA模型 加权平均法

【摘要】：为了解决多工况、非线性工业过程的故障检测问题,在基于先验知识的基础之上提出了基于多核主元分析方法(Multiple-Kernel Principal Component Analysis,KPCA)的故障检测办法。首先收集每个工况稳态过程的历史正常数据,直接建立子KPCA模型求得各自的控制限,其次收集工况间的过渡过程的历史正常数据,采取加权平均法求其控制限,最后对过程的故障数据进行检测。以田纳西-伊斯曼过程(Tennessee-Eastman Process,TEP)与MATLAB结合进行仿真实验。仿真结果表明,与单工况、非线性过程进行相比,该方法更为快速、准确。
【作者单位】： 北京信息科技大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61273173)
【分类号】：TP277
【正文快照】： 0引言实际工业过程的复杂、多变性以及环境因素等问题,导致工业生产过程具有非线性、多工况等特点。传统故障检测办法诸如:Nomikosr等[1]提出的主元分析法(principal component analysis,PCA);Carlos等[2]提出的将主元分析方法与重构的思想结合形成基于重构的PCA方法等解决了

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