基于加权统计局部核主元分析的非线性化工过程微小故障诊断方法

• 作者: 张晓玲 曹玉苹 邓佳伟 邓晓刚
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 化工过程 微小故障 核主元分析 统计局部方法 故障诊断
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 2594-2605
• 页数: 12页
• 分类号: TP 277
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20181307

摘要

传统统计局部核主元分析(statistical local kernel principal component analysis, SLKPCA)在构造改进残差时未考虑样本的差异性,使得故障样本信息易于被其他样本所掩盖,针对该问题,提出一种基于加权统计局部核主元分析(weighted statistical local kernel principal component analysis, WSLKPCA)的非线性化工过程微小故障诊断方法.该方法首先利用KPCA获取过程的得分向量和特征值并构建初始残差.然后设计了一种基于测试样本与训练样本之间距离的加权策略构建加权改进残差,对含有较强微小故障信息的样本赋予较大权值,以增强故障样本的影响.最后,采用基于测量变量与监控统计量之间的加权互信息构建贡献图以识别故障源变量.在连续搅拌反应釜和田纳西伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)化工过程上的仿真结果表明,所提方法具有良好的微小故障检测与识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓玲	中国石油大学胜利学院	10	25	3.0	4.0