原文服务方: 中国石油大学学报(自然科学版)       
摘要:
针对工业过程的建模数据中含有离群点的情况,提出了一种基于鲁棒主元分析(PCA)的故障诊断方法.该方法使用广义极大似然估计(M估计)代替最小二乘估计,将传统的主元分析问题转化为一个加权的重构误差优化问题,然后通过改进的非线性迭代部分最小二乘(NIPALS)算法来求得问题的最优解,在此基础上建立主元模型并构造监控统计量检测过程故障.在连续搅拌反应器(CSTR)仿真系统上的应用结果表明,鲁棒PCA方法能够消除离群点对主元模型的影响,比PCA方法分析过程数据更为准确,能更有效地诊断过程故障.
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文献信息
篇名 基于鲁棒主元分析的故障诊断方法
来源期刊 中国石油大学学报(自然科学版) 学科
关键词 故障诊断 鲁棒主元分析 离群点 NIPALS算法 M估计
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 信息技术、管理工程与基础科学
研究方向 页码范围 147-151
页数 5页 分类号 TP277
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1673-5005.2008.01.032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田学民 中国石油大学信息与控制工程学院 33 262 8.0 15.0
2 邓晓刚 中国石油大学信息与控制工程学院 10 90 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
鲁棒主元分析
离群点
NIPALS算法
M估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国石油大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5005
37-1441/TE
大16开
山东省青岛市黄岛区长江西路66号
1959-10-01
中文
出版文献量(篇)
4211
总下载数(次)
0
总被引数(次)
65195
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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