基于核独立元分析的工业故障检测

发布时间：2018-10-26 20:42

【摘要】：独立元分析(ICA)是从多个源信号的线性混合中分离出源信号的技术,是一种基于信号高阶统计特性的算法。但对于处理非线性变化信号有一定的局限,核独立元分析(KICA)方法能够很好地解决这个问题,该方法主要结合了核主元分析(KPCA)和独立元分析(ICA)的优点,是在线故障检测的一种非线性算法。该算法利用工业过程中多仪表在正常工作下的历史数据建立故障检测模型,通过监控检测统计量是否超出阀值控制限来进行故障检测。使用TE(Tennessee Eastman)过程数据进行仿真来验证此算法的有效性。
[Abstract]:Independent element analysis (ICA) is a technique for separating source signals from linear mixing of multiple source signals and is an algorithm based on high order statistical characteristics of signals. However, there are some limitations in dealing with nonlinear varying signals. The kernel independent element analysis (KICA) method can solve this problem well. This method mainly combines the advantages of kernel principal component analysis (KPCA) and independent component analysis (ICA). It is a nonlinear algorithm for online fault detection. A fault detection model is established by using the historical data of multiple instruments in the industrial process under normal operation, and the fault detection is carried out by monitoring whether the detection statistics exceed the threshold control limit. The validity of the algorithm is verified by using TE (Tennessee Eastman) process data.
【作者单位】： 广东理工学院电气系;广东理工学院科技中心;
【分类号】：TP277

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 徐力平,赵忠华,张炎华;导航传感器故障检测策略[J];上海交通大学学报;2002年07期

2 李新国,陈红英;基于H_∞估计的鲁棒故障检测[J];中国空间科学技术;2004年06期

3 李志生;张国强;刘建龙;;故障检测与诊断技术在暖通空调领域的应用和展望[J];流体机械;2006年06期

4 李姗姗;刘勇;潘成胜;;分布式故障检测技术在双独立互联系统中的应用[J];沈阳理工大学学报;2006年03期

5 颜秉勇;田作华;施颂椒;;非线性摄动时滞系统的H_∞/H_-鲁棒故障检测[J];上海交通大学学报;2008年02期

6 王傲胜;曹小荣;;故障检测综述[J];煤矿机械;2008年03期

7 唐菊琴;;计算机故障检测与定位[J];福建电脑;2011年06期

8 邹振宇;;计算机常见故障检测及维护[J];无线互联科技;2012年07期

9 陶仁骥;;组合电路的故障检测[J];电子计算机动态;1975年07期

10 叶银忠;潘日芳;蒋慰孙;;过程系统的在线故障检测、诊断和预报技术(一)[J];化工自动化及仪表;1988年02期

相关会议论文 前10条

1 张汉国;;大系统的故障检测——随机情形[A];1993中国控制与决策学术年会论文集[C];1993年

2 周东华;;一种工业异步电机的在线故障检测与诊断新方法[A];1994年中国控制会议论文集[C];1994年

3 赵琦;周东华;;闭环系统的小故障检测与分离方法[A];第十九届中国控制会议论文集（二）[C];2000年

4 李福明;段广仁;;一种鲁棒故障检测与分离的参数化方法[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年

5 王洪江;孙保民;田进步;;一种图形化的故障检测和诊断方法[A];全国第19届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集（上册）[C];2008年

6 彭涛;桂卫华;Ding Steven X;汤琼;李昊;;一种基于混合H_-/H_∞的故障检测系统优化设计方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年

7 魏晨;陈宗基;;非线性系统的鲁棒故障检测与诊断[A];第十九届中国控制会议论文集（二）[C];2000年

8 韩兵;陈新海;;随机参数最小均方滤波及其在飞行器故障检测中的应用[A];1995中国控制与决策学术年会论文集[C];1995年

9 葛彤;邓建华;;复杂动态系统故障检测与诊断的层次递进方法[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

10 方华京;;控制系统故障检测的l~1优化方法[A];第十九届中国控制会议论文集（二）[C];2000年

相关重要报纸文章 前5条

1 陈代寿;BFD高速路由故障检测[N];中国计算机报;2005年

2 涵薏;排除风电系统中的故障[N];上海科技报;2010年

3 上海 徐亚东;ADSL故障检测利器[N];电脑报;2004年

4 暴青雨　本报特约通讯员 赵彦斌;为了战时能打赢[N];解放军报;2011年

5 翟卫平;梁来润;为了航天员的生命安全[N];中国航天报;2003年

相关博士学位论文 前10条

1 乔常明;故障检测与诊断方法研究及其在网络化系统中的应用[D];黑龙江大学;2015年

2 王红茹;动态系统的鲁棒故障检测与分离方法研究[D];哈尔滨工业大学;2006年

3 杨青;集合型故障检测与诊断技术研究[D];长春理工大学;2013年

4 张登峰;动态系统的故障检测与诊断研究[D];南京理工大学;2003年

5 李霄剑;鲁棒自适应故障检测与隔离方法研究[D];东北大学;2011年

6 马传峰;基于观测器的鲁棒H_∞故障检测问题研究[D];山东大学;2007年

7 周乐;基于概率的工业过程数据建模与故障检测[D];浙江大学;2015年

8 赵海军;新一代互联网服务及故障检测若干关键技术的研究[D];北京邮电大学;2009年

9 朱张青;动态系统的鲁棒故障检测与诊断技术[D];南京理工大学;2005年

10 李岳炀;基于观测器的离散时变系统鲁棒故障检测问题研究[D];山东大学;2011年

相关硕士学位论文 前10条

1 张荷;基于PU学习的软件故障检测方法研究[D];西北农林科技大学;2015年

2 妥建军;一种配电网有源相间故障检测技术的研究[D];山东大学;2015年

3 郑茜予;基于主元分析的微小故障检测[D];华北电力大学;2015年

4 翟梦佳;基于数据的燃料电池典型非正常工况故障检测研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

5 陈姣;基于子空间辨识方法的动态系统的故障检测与诊断[D];华中科技大学;2015年

6 吴翔;可实现任意可靠度的故障检测与切换系统模型研究[D];东华理工大学;2015年

7 楼嘉宇;基于机器学习的电弧故障检测算法研究[D];杭州电子科技大学;2015年

8 洪硕果;SDN网络的故障检测和恢复技术研究与实现[D];南京邮电大学;2015年

9 林圣才;基于核可预测元分析算法的故障检测与诊断[D];上海交通大学;2015年

10 冉永清;基于增量式核非负矩阵分解算法的数据流故障检测与诊断[D];上海交通大学;2015年

，

本文编号：2296890