基于偏最小二乘得分重构的质量相关故障检测

• 作者: 孔祥玉 安秋生 李强 解建
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 数据驱动 故障检测 偏最小二乘 得分重构 田纳西伊士曼过程
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 2321-2332
• 页数: 12页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2020.00094

摘要

偏最小二乘(PLS)作为一种典型的多元统计分析方法被广泛用于多变量统计过程监测,通常要求数据满足高斯–马尔科夫定理.当数据存在多模态或过程变量非线性相关时,基于PLS方法的故障检测性能将受到影响.为此,本文提出一种基于PLS得分重构的故障检测方法(SR–PLS).首先,利用PLS将输入空间分解为质量相关空间与质量无关空间;其次,利用类k邻近规则(kNN)对当前得分向量进行重构,得到重构得分向量;最后利用重构得分构造统计量,由核密度估计(KDE)得到控制限,进行故障检测.本方法降低了变量间的非线性与数据多模态对过程故障检测的影响,提高了故障检测率.将所提方法应用于两个数值仿真例子与田纳西伊士曼过程(TEP),并与PLS,KPLS,LNS–PLS进行对比分析,证明该算法的优越性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安秋生		20	73	5.0	8.0
2	李强		25	69	5.0	8.0
3	孔祥玉		1	0	0.0	0.0
4	解建		1	0	0.0	0.0