针对高维化工过程中存在的非线性和动态特性,提出了一种基于动态单类随机森林(dynamic one-class random forest,DOCRF)的过程监控方法。对正常运行状态下的过程数据进行稀疏性分析,根据其反分布产生离群点数据。利用典型变量分析对正...针对高维化工过程中存在的非线性和动态特性,提出了一种基于动态单类随机森林(dynamic one-class random forest,DOCRF)的过程监控方法。对正常运行状态下的过程数据进行稀疏性分析,根据其反分布产生离群点数据。利用典型变量分析对正常数据进行相关性分析,分别将正常数据和离群点数据投影到典型变量空间,利用典型变量空间数据训练单类随机森林。基于单类随机森林模型根据待检测样本与正常数据的相似度构造监控统计量进行故障检测。在Tennessee Eastman过程的仿真结果表明,所提DOCRF方法总体优于单类支持向量机方法。展开更多
冷水机组系统中,温度传感器出现故障会严重影响机组工作效率及使用寿命。针对冷水机组温度传感器偏差故障,本文提出一种基于单类支持向量机(one-class support vector machine,OC-SVM)的故障检测方法,采用冷水机组正常数据建立OC-SVM模...冷水机组系统中,温度传感器出现故障会严重影响机组工作效率及使用寿命。针对冷水机组温度传感器偏差故障,本文提出一种基于单类支持向量机(one-class support vector machine,OC-SVM)的故障检测方法,采用冷水机组正常数据建立OC-SVM模型,通过十折交叉验证法获得模型优化参数。分别采用工程实测数据和实验数据(共4组)对该方法进行了验证,结果表明:基于OC-SVM的方法能有效检测出4组冷水机组的温度传感器偏差故障。其中对于螺杆式冷水机组(数据集Ⅰ)的故障检测效果明显,当冷冻水侧温度传感器偏差故障幅值绝对值大于1℃时,检测效率达到100%。展开更多
文摘针对高维化工过程中存在的非线性和动态特性,提出了一种基于动态单类随机森林(dynamic one-class random forest,DOCRF)的过程监控方法。对正常运行状态下的过程数据进行稀疏性分析,根据其反分布产生离群点数据。利用典型变量分析对正常数据进行相关性分析,分别将正常数据和离群点数据投影到典型变量空间,利用典型变量空间数据训练单类随机森林。基于单类随机森林模型根据待检测样本与正常数据的相似度构造监控统计量进行故障检测。在Tennessee Eastman过程的仿真结果表明,所提DOCRF方法总体优于单类支持向量机方法。
文摘冷水机组系统中,温度传感器出现故障会严重影响机组工作效率及使用寿命。针对冷水机组温度传感器偏差故障,本文提出一种基于单类支持向量机(one-class support vector machine,OC-SVM)的故障检测方法,采用冷水机组正常数据建立OC-SVM模型,通过十折交叉验证法获得模型优化参数。分别采用工程实测数据和实验数据(共4组)对该方法进行了验证,结果表明:基于OC-SVM的方法能有效检测出4组冷水机组的温度传感器偏差故障。其中对于螺杆式冷水机组(数据集Ⅰ)的故障检测效果明显,当冷冻水侧温度传感器偏差故障幅值绝对值大于1℃时,检测效率达到100%。