基于MEWMA-PCA的微小故障检测方法研究及其应用

• 作者: 宋执环 杨春节 葛志强
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: EWMA PCA MEWMA-PCA 微小故障 过程监测
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 650-656
• 页数: 7页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2007.05.022

摘要

针对化工生成过程中的微小故障检测问题,提出一种新的多变量统计过程监测方法.把传统的单变量指数加权滑动平均(Exponent Weighted Moving Average,EWMA)扩展为多变量EWMA,并与主元分析(Principal Component Analysis,PCA)方法相结合,构成新的多变量(Multivariate EWMA-PCA,MEWMA-PCA)方法.重新构造统计量T2MEWMA-PCA和QMEWMA-PCA,并建立其对应的统计限.详细分析了各个统计量的统计性能指标及其影响因素.Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研究说明提出的方法是可行的,并有效地改进了该过程微小故障的检测效果,从而更好地保证了过程运行的安全性、稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋执环	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	140	1808	23.0	36.0
2	杨春节	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	53	865	13.0	28.0
3	葛志强	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	13	145	6.0	12.0