基于鲁棒主元分析的故障诊断方法

• 作者: 田学民 邓晓刚
• 来源期刊: 中国石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 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
• 页码范围: 147-151
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 3657字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1673-5005.2008.01.032

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.

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