改进PCA及其在过程监测与故障诊断中的应用

• 作者: 宋执环 李平 王海清
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 主元分析 统计过程监测 故障诊断
• 年，卷（期）: 2001,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 471-475
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-1157.2001.06.001

摘要

提出一种改进的主元分析(PCA)方法，采用主元相关变量残差(PVR)统计量代替通常的平方预测误差Q统计量，用于工业过程的监测与故障诊断。改进PCA避免了Q统计量的保守性，能够提供更详细的过程变化信息，从而有效识别正常工况改变与过程故障引起的T2图变化。通过对双效蒸发过程的仿真监测，与普通PCA方法进行了比较，表明了改进PCA方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李平	浙江大学工业控制技术研究所	260	3720	30.0	50.0
2	宋执环	浙江大学工业控制技术研究所	140	1808	23.0	36.0
3	王海清	浙江大学工业控制技术研究所	39	500	11.0	21.0