基于鲁棒 ICA-PCA的TE故障诊断

• 作者: 衷路生 解冬东
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 小波去噪 鲁棒ICA-PCA 主元分析 TE过程 故障检测
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 3026-3030
• 页数: 5页
• 分类号: TP206.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.10.035

摘要

针对复杂工业过程混合分布的问题，提出了基于鲁棒ICA-PCA（independent component analysis-principal component analysis）的故障诊断新方法。由于实际工业过程数据不可避免地带有大量干扰，为降低数据粗糙的影响，首先采用小波去噪算法提高建模数据质量；然后利用鲁棒ICA-PCA算法提取过程的非高斯和高斯信息，并构建了三个统计量进行故障的监控；最后将上述方法应用到田纳西—伊斯曼（Tennessee Eastman，TE）化工过程。仿真结果表明，相比于传统PCA算法、ICA-PCA等算法，鲁棒ICA-PCA方法能够有效地检测故障的发生，具有较好的鲁棒性和灵敏性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	衷路生	华东交通大学电气与电子工程学院	35	297	10.0	16.0
2	解冬东	华东交通大学电气与电子工程学院	2	11	2.0	2.0