基于贝叶斯推理的PKPCAM的非线性多模态过程故障检测与诊断方法

• 作者: 卢春红 熊伟丽 顾晓峰
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 非线性多模态过程 概率核主元混合模型 贝叶斯推理 故障检测 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 4866-4874
• 页数: 9页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2014.12.030

摘要

针对一类非线性多模态的化工过程，提出一种基于概率核主元的混合模型（PKPCAM），并利用贝叶斯推理策略进行过程监控与故障诊断。在提出的模型中，每个操作模态由一个局部化的概率核主元分量描述，从而构建的一系列分量对应了不同的操作模态。首先，将过程数据从原始的度量空间投影到高维特征空间；其次，在该特征空间建立概率主元混合模型，从概率角度刻画数据集的多个局部分量特征；最后，在提取的核主元分量内获得测试样本的后验概率，结合模态内的马氏距离贡献度，提出基于贝叶斯推理的全局概率指标进行故障检测，同时利用模态内变量的相对贡献度，基于全局贡献度指标进行故障诊断。利用TEP仿真平台，与基于k均值聚类的次级主元分析和核主元分析的方法进行了对比分析，验证了提出的贝叶斯推理的 PKPCAM 方法对非线性多模态过程进行故障检测与诊断的可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊伟丽	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	119	960	17.0	25.0
2	顾晓峰	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	115	265	9.0	11.0
3	卢春红	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	8	27	3.0	4.0