基于LECA的多工况过程故障检测方法

• 作者: 徐莹 邓晓刚 钟娜
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 故障检测 多工况过程 局部相对概率密度估计 信息熵 独立元分析算法
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 4929-4940
• 页数: 12页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20150441

摘要

针对工业过程监控中的多工况复杂分布数据,提出一种基于局部熵成分分析(LECA)的故障检测方法.为处理数据的多模态分布问题,LECA 首先采用 KNN-Parzen 窗方法估计变量的局部概率密度,进一步构造局部相对概率密度函数降低对窗参数选择的敏感性.为有效挖掘非高斯分布数据中的特征信息,利用信息熵理论计算过程数据的局部信息熵,并采用独立元分析(ICA)方法建立局部熵成分统计模型,实时检测过程故障.在数值例子和连续搅拌反应釜(CSTR)上的仿真结果表明,该方法在故障检测过程中能够获得较好的监控性能.