本文關(guān)鍵詞：基于KPCA的多工況TE過程故障檢測(cè)研究

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【摘要】：為了解決多工況、非線性工業(yè)過程的故障檢測(cè)問題,在基于先驗(yàn)知識(shí)的基礎(chǔ)之上提出了基于多核主元分析方法(Multiple-Kernel Principal Component Analysis,KPCA)的故障檢測(cè)辦法。首先收集每個(gè)工況穩(wěn)態(tài)過程的歷史正常數(shù)據(jù),直接建立子KPCA模型求得各自的控制限,其次收集工況間的過渡過程的歷史正常數(shù)據(jù),采取加權(quán)平均法求其控制限,最后對(duì)過程的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)。以田納西-伊斯曼過程(Tennessee-Eastman Process,TEP)與MATLAB結(jié)合進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,與單工況、非線性過程進(jìn)行相比,該方法更為快速、準(zhǔn)確。
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61273173)
【分類號(hào)】：TP277
【正文快照】： 0引言實(shí)際工業(yè)過程的復(fù)雜、多變性以及環(huán)境因素等問題,導(dǎo)致工業(yè)生產(chǎn)過程具有非線性、多工況等特點(diǎn)。傳統(tǒng)故障檢測(cè)辦法諸如:Nomikosr等[1]提出的主元分析法(principal component analysis,PCA);Carlos等[2]提出的將主元分析方法與重構(gòu)的思想結(jié)合形成基于重構(gòu)的PCA方法等解決了

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1205402