基于稀疏残差距离的多工况过程故障检测方法研究

• 作者: 刘诗洋 李元 郭小萍
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 稀疏残差距离 稀疏分解 k近邻距离 多工况过程 故障检测
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 617-625
• 页数: 9页
• 字数: 6766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c170389

摘要

针对多工况过程,本文提出一种新的基于稀疏残差距离(Sparse residual distance,SRD)统计指标的故障检测方法.首先对正常的多工况标准化后数据直接进行稀疏分解,提取多个工况数据间相关关系,得到字典和对应的稀疏编码,以便构建全局检测模型,避免分工况且突出数据特征.然后计算正常多工况数据的近似值,构建稀疏残差空间,提出计算稀疏残差k近邻距离构建故障检测统计量,利用k近邻捕捉过程具有的非线性、多工况特征.最后通过数值案例和TE (Tennessee Eastman)生产过程进行仿真实验,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	郭小萍	沈阳化工大学信息工程学院	23	133	5.0	10.0
2	李元	沈阳化工大学信息工程学院	122	550	12.0	18.0
3	刘诗洋	沈阳化工大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0