基于主元分析的传感器故障检测盲区预测

发布时间：2018-03-10 10:10

  本文选题：传感器　切入点：故障检测盲区　出处：《化工学报》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：传感器故障极易发生但不易察觉,其测量数据是制冷空调系统安全运行和优化节能的必要条件。分析了以Q统计量为故障检测边界的基于主元分析的传感器故障检测流程,建立了一种预测传感器故障检测能力的指标——故障检测盲区,用于预测训练数据集中各个传感器的故障检测能力,从而分析、评价和优化建模用训练数据的质量。采用工程数据、实验数据分别开展算法验证,结果表明故障检测盲区能有效预测选定数据集的相关传感器的故障检测结果。
[Abstract]:Sensor faults are easy to occur but not easily detectable, and the measured data are the necessary conditions for the safe operation of refrigeration and air conditioning system and the optimization of energy saving. The flow of sensor fault detection based on principal component analysis (PCA) is analyzed, which takes Q statistics as the boundary of fault detection. A fault detection blind area is established to predict the capability of sensor fault detection, which is used to predict the fault detection ability of each sensor in the training data set. The quality of training data for modeling is evaluated and optimized. The algorithm is validated by engineering data and experimental data respectively. The results show that the blind area of fault detection can effectively predict the fault detection results of related sensors in selected data sets.
【作者单位】： 武汉商学院机电工程与汽车服务学院 节能与新能源技术研究中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(51576074) 湖北省自然科学基金项目(2016CFB472) 武汉市科技局科技创新平台建设计划项目(2015061705011607) 武汉商学院博士科研基金项目(2016KB001)~~
【分类号】：TB657.2;TP212

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本文编号：1592873