基于故障相关慢特征分析的过程监测方法

• 作者: 杨旭 陈先中 黄健
• 来源期刊: 高校化学工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障检测 慢特征分析 故障相关特征 动态过程
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 化工系统工程
• 页码范围: 1290-1296
• 页数: 7页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-9015.2020.05.026

摘要

针对慢特征分析(SFA)算法在特征选择时没有利用过程在线故障信息的问题,提出基于选择在线故障相关特征的慢特征分析(FRSFA)故障检测算法.首先采用SFA算法提取过程动态特征,采用核密度估计方法估计特征平均阈值,作为在线特征选择的基准.然后记录超过平均阈值的在线慢特征为故障相关特征,在正常数据的动态特征中挑选当前故障相关特征,估计当前监测样本的控制限.最后,将提出的算法应用于田纳西-伊斯曼过程,结果表明相比于主成分分析和SFA算法,FRSFA算法充分利用动态过程在线故障信息,增强模型的有效性.