论文摘要
为了解决传统主元分析(PCA)故障监测方法中主元选择不合理问题,提出一种基于故障敏感主元的多块PCA故障监测方法。该方法基于正常工况数据集进行PCA分解,得到投影方向与特征值;定义一种故障敏感程度系数作为新的主元排序准则,以选择出每个变量方向上故障监测最敏感的主元;并建立相应的子模型,计算其监测统计量,利用贝叶斯信息准则(BIC)对监测结果进行融合。通过对田纳西伊斯曼(TE)过程和高炉炼铁过程中的应用仿真,结果表明所提方法有效地选取了主元,并且提升了故障监测模型的精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 顾炳斌,熊伟丽,史旭东
关键词: 故障监测,主元分析,故障敏感系数,多块建模
来源: 高校化学工程学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 数学,无机化工,有机化工,工业通用技术及设备
单位: 江南大学物联网工程学院,江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
基金: 国家自然科学基金(61773182),江苏省“青蓝工程”人才计划
分类号: TQ02;O212.4
页码: 1499-1508
总页数: 10
文件大小: 1219K
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