一种基于KICA-GMM的过程故障检测方法
核独立元分析(KICA)故障检测方法的故障检测时间易受独立元顺序和主导独立元数目经验选取的影响，针对这个问题，提出基于KICA和高斯混合模型(GMM)的故障检测方法。采用KICA从正常工况测量数据中提取独立元，用GMM拟合各独立元的概率密度函数，建立基于GMM的监控量及其控制限；计算各独立元的监控量均值，以此判断其非高斯性强弱，对每个强非高斯独立元进行单独监控，对弱非高斯部分采用主元分析法进行监控。在Tennessee Eastman过程上的仿真结果说明，相比于KICA故障检测方法，所提方法不需要排序独立元和选取主导独立元数目，避免了其对故障检测时间的影响，能够有效利用过程信息，缩短故障检测的延迟时间。
故障检测 核独立元分析 高斯混合模型 主元分析法
田学民 蔡连芳
中国石油大学（华东）信息与控制工程学院，山东青岛 266580
国内会议
厦门
中文
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2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）