本文選題：ICA混合模型　切入點(diǎn)：多工況過(guò)程　出處：《化工學(xué)報(bào)》2016年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)的多模態(tài)和非高斯特性,提出一種基于獨(dú)立元混合模型(independent component analysis mixture model,ICAMM)的多工況過(guò)程故障診斷方法。該方法將獨(dú)立元分析與貝葉斯估計(jì)結(jié)合,同時(shí)完成各個(gè)工況的數(shù)據(jù)聚類和模型參數(shù)求取,并建立基于貝葉斯框架下的集成監(jiān)控統(tǒng)計(jì)量實(shí)時(shí)監(jiān)控過(guò)程變化。在檢測(cè)到故障后,針對(duì)傳統(tǒng)的變量貢獻(xiàn)圖方法無(wú)法表征變量之間信息傳遞關(guān)系的缺點(diǎn),提出基于信息傳遞貢獻(xiàn)圖的故障識(shí)別方法。該方法首先計(jì)算各變量對(duì)獨(dú)立元混合模型統(tǒng)計(jì)量的貢獻(xiàn)度,進(jìn)一步通過(guò)最近鄰傳遞熵描述故障變量之間的傳遞性,挖掘故障變量之間的因果關(guān)系,從而確定故障源變量和故障傳播過(guò)程。最后對(duì)一個(gè)數(shù)值系統(tǒng)和連續(xù)攪拌反應(yīng)釜(CSTR)過(guò)程進(jìn)行仿真研究,結(jié)果驗(yàn)證了本文所提出方法的有效性。
[Abstract]:In view of the multi-modal and non-#china_person0# characteristics of industrial process data, a fault diagnosis method based on independent component analysis mixture model ICAMMM is proposed, which combines independent element analysis with Bayesian estimation. At the same time, the data clustering and model parameter calculation of each working condition are completed, and the real-time monitoring process of integrated monitoring statistics based on Bayesian framework is established. In view of the disadvantage that the traditional method of variable contribution graph can not represent the information transfer relation between variables, a fault identification method based on information transfer contribution graph is proposed. Furthermore, the transitivity between fault variables is described by nearest neighbor transfer entropy, and the causality between fault variables is mined. Finally, a numerical system and a continuous stirred tank reactor (CSTR) process are simulated and the results show that the proposed method is effective.
【作者單位】： 中國(guó)石油大學(xué)(華東)信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61273160,61403418) 山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(ZR2014FL016)~~
【分類號(hào)】：TP277

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本文編號(hào)：1598128