基于SPA相似系数的故障识别方法
随着计算机控制系统的广泛应用，现代工业生产过程日益趋于大型化、集成化、复杂化。如何利用过程故障诊断技术保障生产过程安全、可靠、无故障地长期运行已经成为当前工业过程控制领域中一个重要的课题。主元分析是目前研究较多的基于数据驱动的故障诊断方法，已经成功应用于工业生产过程的故障检测研究。传统的主元分析(PCA)相似系数法没有充分利用数据的高阶统计量等有用的过程信息,导致故障识别效果较差.针对此问题,提出一种统计量模式分析(SPA)相似系数法.该方法首先使用SPA将原始数据转换到统计量空间中,然后在统计量空间中利用PCA获取主元方向,计算主元之间的相似性识别故障.在连续搅拌反应器(CSTR)过程上的仿真结果说明提出的SPA相似系数法比传统的PCA相似系数法能更有效地识别故障.
工业生产 过程控制 故障识别 统计量模式分析法 相似系数
张汉元 田学民 邓晓刚
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
呼和浩特
中文
4503-4508
2013-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）