非线性PCA故障检测方法及应用

摘要：

针对化工过程的强非线性问题,提出一种基于神经网络的非线性主元分析故障检测方法,结合主元曲线算法和2个径向基神经网络,实现非线性主元的识别,并采用统计方法进行故障检测.第一个网络建立输入数据到非线性主元的映射,第二个网络实现逆映射重构原数据.在某炼油厂常压蒸馏过程的常压炉装置中的应用结果表明,基于神经网络的非线性主元分析故障检测方法的效果大大优于线性主元分析(PCA)方法,可准确进行故障检测和分离,保证常压炉安全高效地运行.

关键词： 化工蒸馏过程 故障检测 过程监视 非线性主元分析 神经网络

作者: 龚婷婷 黄道平 曾辉

作者单位: 华南理工大学,自动化科学与工程学院,广东,广州,510640

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 198-200

在线出版日期: 2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）