基于多块信息提取的PCA故障诊断方法

• 作者: 熊伟丽 顾炳斌
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 主元分析 算法 模型 故障诊断 信息提取 多块建模
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 736-749
• 页数: 14页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438?1157.20180842

摘要

传统的监控方法往往只利用传感器观测值信息进行过程的故障监测,而忽略了原始数据中包含的其他有效信息.为此,提出一种基于多块信息提取的PCA故障监测算法.首先,对过程变量的累计误差和变化率信息进行定义,从而能够从数据中提取新的特征信息,并基于每种特征将过程划分为3个子块;然后,利用PCA方法对每个子块进行建模与监测,通过贝叶斯方法对监测结果进行融合;最后,提出一种基于加权贡献图的故障诊断方法,分离出引发故障的源变量.通过数值例子与田纳西-伊斯曼(TE)过程监控中的应用证明了所提方法的有效性与可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊伟丽	江南大学轻工过程先进控制教育部实验室	119	960	17.0	25.0
2	顾炳斌	江南大学物联网工程学院	2	3	1.0	1.0