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基于动态内部主元分析和隐马尔科夫模型的动态过程故障检测与分类方法
基于动态内部主元分析和隐马尔科夫模型的动态过程故障检测与分类方法
作者:
彭开香
游培航
董洁
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
工业动态过程
故障检测
故障分类
DiPCA
HMM
摘要:
随着工业生产过程的扩大,保证生产过程的安全平稳高效运行日益受到重视.因此,对工业过程进行及时有效的监测与故障诊断具有重要意义.一般而言,工业过程采集的数据具有较强的动态性,有效提取数据中的动态信息并进行分析极其重要.本文基于动态内部主元分析(DiPCA)进行动态性分析并结合隐马尔科夫模型(HMM),提出了一种新的故障诊断框架,实现了动态过程故障检测与故障分类.首先,利用DiPCA算法提取正常工况下数据的动态特征;然后,利用HMM能够有效处理时序数据的特点,对所提取的动态特征进行建模,构建了动态过程的故障检测框架;并利用HMM强大的模式分类能力,对故障数据进行建模,实现故障的分类;最后,将提出的方法用于田纳西–伊斯曼过程,验证了该方法的有效性与优越性.
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篇名
基于动态内部主元分析和隐马尔科夫模型的动态过程故障检测与分类方法
来源期刊
控制理论与应用
学科
关键词
工业动态过程
故障检测
故障分类
DiPCA
HMM
年,卷(期)
2020,(10)
所属期刊栏目
论文与报告
研究方向
页码范围
2073-2080
页数
8页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.7641/CTA.2020.00007
五维指标
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彭开香
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节点文献
工业动态过程
故障检测
故障分类
DiPCA
HMM
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
主办单位:
华南理工大学
中国科学院数学与系统科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-8152
CN:
44-1240/TP
开本:
大16开
出版地:
广州市五山华南理工大学内
邮发代号:
46-11
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
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