基于数据驱动有向图和高阶统计的控制系统故障检测方法#

• 作者: 杨科 耿志强 韩永明 顾祥柏
• 来源期刊: 新型工业化
• 学科: 工学
• 关键词: 高阶统计 解释结构模型 非线性特征诊断 TE过程
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 1-11
• 页数: 11页
• 分类号: TP207
• 字数: 5035字
• 语种: 中文

摘要

为了提高非线性特征诊断的效率，提出了基于数据驱动的有向图和高阶统计的控制系统非线性故障检测方法。所提出方法以解释结构模型为基础，采用偏相关系数确定邻接矩阵，并利用基于工艺流程的先验知识，确定可达过程控制回路，合理选择数据的采样周期以及数据窗口，并采用高阶统计动态计算完全非线性指数，非高斯指数和非线性指数来提取故障特征，从而消除非线性特征诊断方法由于数据选择带来的不确定性，提高了控制系统回路故障诊断的效率。以TE过程为对象，验证了提出方法的有效性，并取得了良好的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿志强	北京化工大学信息科学与技术学院	45	419	12.0	18.0
2	顾祥柏	北京化工大学信息科学与技术学院	19	158	9.0	11.0
4	韩永明	北京化工大学信息科学与技术学院	19	96	7.0	9.0
5	杨科	北京化工大学信息科学与技术学院	1	10	1.0	1.0