基于多元时滞序列驱动的复杂过程故障预测方法应用研究

• 作者: 刘莹 徐圆 朱群雄
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 故障预测 时滞 独立成分分析 ELM TE过程
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 4290-4295
• 页数: 6页
• 分类号: TP29
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2013.12.003

摘要

复杂过程故障预测是保证过程安全可靠运行的关键,而复杂系统的工作状态往往由多元时滞序列决定,该序列含有变量间的时滞信息及相关关系,具有一定的信息完备性.因此文章提出一种基于多元时滞序列驱动的复杂过程故障预测方法,该方法首先构建复杂系统的时滞符号有向图(TD-SDG)进而得到多元时滞序列,然后针对复杂系统变量多、关系复杂的问题,提出一种独立成分分析(ICA)和ELM神经网络集成的方法,此方法可快速获取多元时滞序列的独立成分从而建立监控统计量,最终达到故障预测的目的.通过在Tennessee Eastman (TE)过程上的仿真实验验证,表明所提方法能够至少提前15 min预测到故障,方便工作人员及时有效地采取措施.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱群雄	北京化工大学信息科学与技术学院	151	1425	19.0	26.0
2	徐圆	北京化工大学信息科学与技术学院	42	269	9.0	14.0
3	刘莹	北京化工大学信息科学与技术学院	2	16	1.0	2.0