基于互信息的变量加权型ICA故障检测方法

• 作者: 石立康 童楚东
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 工学
• 关键词: 独立成分分析 过程系统 互信息 故障检测 统计过程监测
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 页码范围: 799-808
• 页数: 10页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.16866/j.com.app.chem201810003

摘要

在现代大型工业过程中,其过程数据往往不服从高斯分布,独立成分分析(ICA)算法已广泛应用于非高斯过程监测.然而,各变量间存在着不同的相关性,为了挖掘各变量间相关性大小的差异,本文提出一种基于互信息的变量加权型ICA过程监测方法(MI-WICA).MI-WICA通过对计算数据矩阵中各变量间的互信息来定义相关性,并以此为依据对原数据矩阵进行加权处理,由此可得多个不同的变量加权型数据集.然后利用ICA算法对各加权矩阵分别建立故障检测模型,以用于工业过程监测.该方法突出了各变量间相关性大小的差异,对数据特征的描述更加全面.最后,通过数值仿真与TE过程仿真实验来验证该方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童楚东		10	65	4.0	8.0
2	石立康		1	0	0.0	0.0