基于MAF的传感器故障检测与诊断

• 作者: 付克昌 朱明 沈艳 蒋世奇 袁世辉
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 最小/最大子自相关因子 主元分析 过程系统 传感器故障诊断 算法
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 1831-1837
• 页数: 7页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20141595

摘要

针对工业控制系统中变量之间既存在线性相关性，且在时间结构上呈现自相关的特点，提出了一种基于最小/最大自相关因子（min/max autocorrelation factors, MAF）分析的传感器故障检测与诊断方法。首先，利用正常工况下的历史数据进行自相关因子分析，获得强自相关因子和弱自相关因子；在此基础上构造故障检测统计量，由核密度估计方法获得故障检测控制限，根据贡献图进行传感器故障定位。将所提出的方法应用于连续反应釜仿真过程的传感器故障检测与诊断，与经典的多变量统计方法——主元分析方法相比，所提出的方法能避免虚警，更快地检测缓变故障，并能更好地诊断和解释复杂故障。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈艳	成都信息工程学院控制工程学院	33	204	8.0	13.0
2	蒋世奇	成都信息工程学院控制工程学院	7	11	2.0	3.0
3	付克昌	成都信息工程学院控制工程学院	7	37	4.0	6.0
4	朱明	成都信息工程学院控制工程学院	12	121	7.0	11.0