CSMWPCA方法及其在批过程故障诊断中的应用

• 作者: 徐保国 肖应旺
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 主元分析 特征子空间距离 滑动窗口 批过程 故障诊断
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 40-41,44
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 3189字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.08.015

摘要

鉴于传统的多向主元分析(MPCA)难以保证在线状态监测和故障诊断的实时性,提出了一种基于特征子空间的滑动窗主元分析(CSMWPCA)故障监测与诊断方法.在实时故障监测与诊断时,该方法采用适当大小的滑动窗逐步更新当前子数据空间,对当前子数据空间故障的识别通过依次计算其与基底库中各故障的匹配度来进行,克服了传统的MPCA不能处理非线性过程和实时性问题,与一种新的移动窗多向主元分析(MWMPCA)方法相比,CSMWPCA方法能更有效地识别故障发生的原因.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐保国	江南大学通信与控制工程学院	277	2198	22.0	30.0
2	肖应旺	江南大学通信与控制工程学院	25	265	9.0	15.0