基于改进PCA算法的振荡故障根因定位方法

• 作者: 付晓薇 李曦 陈孟婷
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 固体氧化物燃料电池 主成分分析 格兰杰因果检验 故障根因定位
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 35-40,68
• 页数: 7页
• 分类号: TP206+.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.11.006

摘要

考虑到工业系统中对系统性能影响巨大的振荡故障,提出一种改进的主成分分析(Principal Compo-nent Analysis,PCA)方法来实现整个系统的故障根因定位.引入格兰杰因果检验理论扩展PCA方法实现振荡变量传播路径分析,从而确定故障根因.将该方法应用于固体氧化物燃料电池(SOFC)发电系统上.仿真结果表明,改进后的PCA方法能够准确地在线定位SOFC发电系统振荡源,具有很好的实用性,并为其他复杂工业系统的故障根因定位提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李曦		5	60	3.0	5.0
2	付晓薇		24	243	7.0	15.0
3	陈孟婷		1	0	0.0	0.0