复杂生产过程的小故障检测与分类方法

• 作者: 刘娟 张敏 程文明
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 经济
• 关键词: 故障检测与分类 主元分析 支持向量机 多变量累积和
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 页码范围: 842-847
• 页数: 6页
• 分类号: F273.1
• 字数: 4472字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2014.05.016

摘要

为监测复杂生产过程的状态，根据多元统计过程控制方法和支持向量机理论，将累积和控制图原理扩展为多变量的形式对过程数据进行预处理，并通过主元分析方法提取复杂生产过程的关键信息，得到有效的小故障数据，进而构建计算正常数据的统计量阀值及故障数据的Hotelling T平方统计值（T2）和平方预测误差值，实现了复杂生产过程的小故障模式检测，并采用支持向量机多分类方法将检测到的故障进行了分类．沥青混合料生产过程的仿真研究表明：在集料均值发生小波动、周期性上升和下降3种小故障模式下，故障检测识别率均达到95％，与主元分析方法相比平均提高了75％；分类准确率达到92．5％，与BP神经网络方法相比提高了19．3％．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程文明	西南交通大学机械工程学院	196	1987	21.0	34.0
2	张敏	西南交通大学机械工程学院	63	389	10.0	17.0
3	刘娟	西南石油大学电气信息学院	3	11	2.0	3.0