基于混合型判别分析的工业过程监控及故障诊断

• 作者: 周靖林 王晶 王瑞璇 陈晓露
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 复杂工业过程 混合型故障诊断 局部线性指数判别分析 可视化
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1600-1614
• 页数: 15页
• 字数: 10103字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c180089

摘要

工业过程数据具有规模性大、复杂性高、变量多、关联性强等特点.如何从数据出发准确并快速地发现故障并处理,保证过程高效运行意义重大.本文针对复杂的工业过程,提出了一种多方法结合的混合型过程监控与故障诊断方法,完成数据分类,构建故障模型库,故障在线诊断及可视化相关处理.首先通过常规主成分分析(Principal component analysis,PCA)方法对历史数据进行初筛,区分出正常和故障信息,然后利用聚类方法对故障数据集进行分类,接着利用局部线性指数判别分析方法(Local linear exponential discriminant analysis,LLEDA)建立故障模型库进而进行故障诊断.本文将基于监督学习的LLEDA方法拓展到无监督学习,便于复杂工业大量无标签数据的处理.最后利用典型的田纳西伊士曼(Tennessee Eastman,TE)过程对所提出的方法进行有效性验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晶	北京化工大学信息科学与技术学院	42	307	11.0	16.0
2	周靖林	北京化工大学信息科学与技术学院	10	12	3.0	3.0
3	陈晓露	北京化工大学信息科学与技术学院	2	0	0.0	0.0
4	王瑞璇	北京化工大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0