基于改进模糊聚类的控制系统故障检测

发布时间：2018-04-29 16:19

  本文选题：控制系统 + 故障检测　； 参考：《信息与控制》2017年01期

【摘要】：针对复杂控制系统的数据维度高、变量之间存在耦合和信息冗余严重的特点,采用动态主元分析和加权模糊C均值聚类相结合的方法.在考虑控制系统动态特性的基础上,降低数据维度;同时提取主元特征值作为权值系数,描述不同特征对控制系统故障的贡献程度.然后,采用模糊C均值聚类算法,获得正常数据的聚类中心,建立其与故障数据的加权差值模型,最后对控制系统进行故障检测.实验结果表明,该方法能提高控制系统故障检测的准确性和有效性.
[Abstract]:In view of the characteristics of high data dimension, coupling between variables and serious information redundancy, dynamic principal component analysis (DPCA) and weighted fuzzy C-means clustering (WFCM) are used. On the basis of considering the dynamic characteristics of the control system, the data dimension is reduced, and the principal component eigenvalue is extracted as the weight coefficient to describe the contribution of different features to the fault of the control system. Then, the fuzzy C-means clustering algorithm is used to obtain the normal data clustering center, and the weighted difference model between the normal data and the fault data is established. Finally, the fault detection of the control system is carried out. Experimental results show that this method can improve the accuracy and effectiveness of fault detection in control system.
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;
【基金】：河北省自然科学基金资助项目(F2012502032) 中央高校基本科研业务费专项资金面上项目(2014MS152)
【分类号】：TP273;TP277

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本文编号：1820671