基于双参数优化KPCA的复杂机电系统过程监测方法

摘要：

针对传统核主元分析(KPCA)方法在复杂机电系统过程监测中存在的故障检出效果不佳的问题,提出了一种双参数优化的KPCA方法.以T2统计量和SPE统计量的平均故障检出率作为KPCA参数选择的标准,结合已知故障的案例数据,进行参数优化建模.TE仿真模型的数据分析表明,该方法有效提高了已知故障的检出效果.以某化工企业压缩机组系统的实际故障案例数据,进一步验证分析了该方法的有效性和可行性。

关键词： 化工企业 复杂机电系统 过程监测 设备故障 核主元分析法

作者: 高智勇 高建民 杨明 张小军 尹润生

作者单位: 西安交通大学 机械制造系统工程国家重点实验室,陕西 西安 710049 陕西渭河煤化工集团有限责任公司,陕西 渭南 714000

会议类型: 国内会议

会议名称: 2012年第二届全国现代制造集成技术学术会议

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 1-10

在线出版日期: 2012-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）