基于ICA-PCA的化工流程仪表故障诊断

• 作者: 王晓东 胡吉晨 邵宗凯 邹金慧 黄国勇
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 工学
• 关键词: 仪表故障诊断 主元分析 独立元分析
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 823-826
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 字数: 3154字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11719/com.app.chem20130728

摘要

传统的多元统计过程控制(MSPC)的故障诊断方法要求观测变量数据服从高斯分布，然而实际化工流程中的仪表数据中难以满足这一要求。针对这一问题，提出在仪表数据中提取分离出非高斯信息和高斯信息，并分别利用独立元分析法和主元分析法建立不同的故障诊断模型。在检测到发生故障后，通过改进的贡献度算法定位出发生故障的仪表。通过对Tennessee Eastman(TE)过程数据进行仿真研究，验证了ICA-PCA故障诊断法在化工流程仪表不同故障诊断中的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄国勇	昆明理工大学信息工程与自动化学院	54	195	7.0	12.0
2	王晓东	昆明理工大学信息工程与自动化学院	63	256	10.0	13.0
6	邵宗凯	昆明理工大学信息工程与自动化学院	12	74	4.0	8.0
8	胡吉晨	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	13	3.0	3.0