基于CUS-MICA的间歇过程故障诊断
针对间歇过程中出现的缓慢变化故障,本文提出一种累加求和的多向独立成分分析(CUS-MICA)方法.该方法把正常工况下的间歇过程三维训练样本数据按变量展开成二维,对此二维数据应用ICA方法提取独立成分,然后利用CUSUM控制图思想,对提取出的独立成分和残差累积求和,构造I2和SPE统计量,求得各统计量的控制限,建立CUS-MICA模型,对新采集的间歇过程数据预处理后,按照模型求取相应的I2和SPE统计量,并与控制限比对,超过控制限则认为有故障发生.在盘尼西林发酵过程上的仿真结果表明,基于CUS-MICA方法的故障诊断方法对缓慢变化的间歇过程故障的检测效果优于MICA方法.
机械故障 间歇过程 多向独立成分分析 检测精度
张晓玲 邓晓刚
中国石油大学胜利学院 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院
国内会议
淄博
中文
52-57
2014-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）