本文關鍵詞：基于KECA的化工過程故障監(jiān)測新方法

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【摘要】：針對化工過程數據復雜、非線性的特點,提出一種基于核熵成分分析(KECA)的化工過程故障監(jiān)測算法。首先,KECA算法按照Renyi熵值的大小選取特征值及特征向量,相比傳統(tǒng)的KPCA監(jiān)測算法,其保留主元個數更少,可以有效減少運算量。同時,仿真研究表明KECA算法選取的主元具有角度結構特性,據此,提出一種新的統(tǒng)計量——CS(Cauchy-Schwarz)統(tǒng)計量,其對應到核特征空間中即為向量間的角度余弦值,可以較好表述不同概率密度分布之間的相似度。最后,將KECA和KPCA算法分別應用于TE(Tennessee Eastman)過程,結果表明KECA在故障檢測延遲與檢出率相比KPCA都有很大的優(yōu)勢。
【作者單位】： 內蒙古工業(yè)大學電力學院;教育部數字工程研究中心;北京工業(yè)大學電子信息與控制工程學院;
【關鍵詞】： 安全 過程控制 主元分析 故障監(jiān)測 KECA CS統(tǒng)計量
【基金】：國家自然科學基金項目(61174109,61364009) 內蒙古自治區(qū)自然科學基金項目(2015MS0615)~~
【分類號】：TQ015.9;TQ050.7
【正文快照】： 3教育部數字工程研究中心,北京100124)引言化工過程工藝復雜且常伴隨高溫高壓等極端條件,原材料及產品具有易燃易爆、有毒有害等特點,且生產裝置呈現大型化和連續(xù)化。一旦出現異常或事故就會破壞正常生產過程,不但可能影響生產進度,還有可能危及人們的生命安全,造成巨大的損失

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1 楊東輝;鄭軍梅;王兆望;薛子文;;Sundyne高速泵故障監(jiān)測體系的建立[J];化工設備與管道;2012年05期

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本文編號：569767