基于因果拓扑图的工业过程故障诊断

• 作者: 张雄 彭开香 王梦园 马亮
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 因果拓扑图 概率主元分析 相关性分析 重构贡献图
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 187-194
• 页数: 8页
• 分类号: TP237
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.239

摘要

基于因果拓扑图的工业过程故障诊断方法,将过程知识与数据驱动故障诊断方法结合,有效解决了故障定位和故障传播路径辨识问题.在因果拓扑图的基础上,基于偏相关系数提出一种相关性指标(correlation index, CI) 定量衡量因果拓扑中变量间的相关性,实现变量间因果性和相关性的良好结合.为得到准确的故障检测结果,采用概率主元分析(PPCA) 对CI 指标进行监测.在检测出故障后,应用重构贡献图(reconstruction-based contribution, RBC) 和因果拓扑图,并引入加权平均值的概念辨识出最可能的故障传播路径.将提出的方法用于带钢热连轧过程,结果表明,基于因果拓扑图的故障诊断方法能够准确地定位故障源,辨识故障传播路径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭开香	北京科技大学自动化学院	61	500	14.0	19.0
5	张雄	北京科技大学自动化学院	8	40	4.0	6.0
9	王梦园	北京科技大学自动化学院	1	0	0.0	0.0
13	马亮	北京科技大学自动化学院	3	53	1.0	3.0