基于PARAFAC2时段划分的间歇过程故障检测

• 作者: 刘伟旻 曹雪 王建林 邱科鹏 韩锐
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 间歇过程 时段划分 平行因子分解2 故障检测
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 23-29
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5257字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.11.005

摘要

间歇过程的多时段特性直接影响多元统计分析过程建模的准确性.针对间歇过程多时段特性,本文提出一种基于平行因子分解2(PARAFAC2)时段划分的间歇过程故障检测方法,首先对每一个时间片矩阵进行PARAFAC2建模,得到时间片矩阵的模型控制限,然后从间歇过程初始时刻开始,按照时序依次将每个时间片添加到时间块并进行PARAFAC2建模,得到时间块矩阵的模型控制限,通过评估时间片和时间块模型控制限的差异性确定初始时段划分点,并利用时段评价划分指标(PPCI)获取最佳的时段划分结果,最后在所得结果基础上分别对各个时段构建MPCA故障检测模型,实现间歇过程故障检测.所提方法保留了间歇过程三维结构特征和数据的完整性,深入考虑了间歇过程实际运行的时序性,提高了故障检测的准确性.利用青霉素发酵过程仿真实验验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建林	北京化工大学信息科学与技术学院	107	1185	19.0	31.0
2	邱科鹏	北京化工大学信息科学与技术学院	10	23	2.0	4.0
3	刘伟旻	北京化工大学信息科学与技术学院	7	21	2.0	4.0
4	曹雪	北京化工大学信息科学与技术学院	5	1	1.0	1.0
5	韩锐	北京化工大学信息科学与技术学院	5	5	1.0	2.0