结合小波去噪的PCA工业过程传感器故障检测

• 作者: 张世荣 林虞
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 故障检测 主元分析 小波去噪 滑动窗 水处理过程
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 1-5,19
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

主元分析PCA在工业过程故障检测中有较广泛的运用,但目前研究较少关注PCA故障检测的误检测问题.为了减少故障误检测,提出了一种结合小波去噪的PCA方法.首先利用传统PCA方法对训练样本建模,计算SPElim和Hotelling T2lim统计量控制限;再通过在线故障检测计算SPE和T2统计量实时值,构建一个滑动窗,对SPE和T2统计量实时值进行小波去噪,将去噪后的统计量用于故障检测.将此方法应用于1000 MW火电厂补给水处理过程,结果表明相对于传统PCA方法,该方法能有效减少故障误检测.还深入研究了小波去噪参数对PCA故障检测的影响,分析了参数的敏感性,为小波参数的设置提出了建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张世荣	武汉大学动力与机械学院	40	114	5.0	8.0
2	林虞	武汉大学动力与机械学院	2	5	2.0	2.0