基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断研究术

• 作者: 李元 赵璐璐 郭金玉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 故障诊断 不等长间歇过程 统计特征 多向主元分析
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 128-130
• 页数: 3页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.01.030

摘要

为了提高不等长间歇过程故障诊断的性能,同时降低算法的复杂度,提出了一种基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断算法.首先计算每个不等长批次的均值、方差、偏度、峭度和任意两个变量间的欧氏距离,并将这些统计特征组合成一个等长的特征向量;然后运用主元分析(PCA)进行过程监视.半导体工业实例的仿真结果表明,与传统的多向主元分析(MPCA)方法相比,基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断算法的故障诊断率提高15％,故障检测时间减少了0.002 s,因此该算法具有很好的故障诊断性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭金玉	沈阳化工大学信息工程学院	59	347	11.0	15.0
2	李元	沈阳化工大学信息工程学院	122	550	12.0	18.0
3	赵璐璐	沈阳化工大学信息工程学院	1	12	1.0	1.0