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基于KECA的非线性工业过程故障检测与诊断新方法
被引量:
9
1
作者
邓明月
刘建昌
+2 位作者
许鹏
谭树彬
商亮亮
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期2151-2163,共13页
提出了一种基于核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)的非线性过程故障检测与诊断新方法。该方法首先利用KECA获取过程数据的得分向量及非线性特征子空间;然后鉴于KECA可以以角结构的方式揭示数据中潜在的集群结构,设...
提出了一种基于核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)的非线性过程故障检测与诊断新方法。该方法首先利用KECA获取过程数据的得分向量及非线性特征子空间;然后鉴于KECA可以以角结构的方式揭示数据中潜在的集群结构,设计了基于角度的监测指标VoA。该指标通过各得分向量之间的角度方差来描述变换后数据间的结构差异,并根据角度方差的变化情况实现故障检测;接着,为了在检测到故障后有效地进行故障识别,构建了KECA相似度因子来度量特征子空间的相似程度以识别故障模式;最后,以非线性数值案例及Tennessee Eastman过程进行仿真测试研究,结果验证了所提方法的可行性及有效性。
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关键词
故障检测与诊断
核熵成分分析
voa监测指标
过程控制
相似度因子
模型
安全
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职称材料
题名
基于KECA的非线性工业过程故障检测与诊断新方法
被引量:
9
1
作者
邓明月
刘建昌
许鹏
谭树彬
商亮亮
机构
东北大学信息科学与工程学院
南通大学电气工程学院
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期2151-2163,共13页
基金
国家自然科学基金项目(6177310)。
文摘
提出了一种基于核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)的非线性过程故障检测与诊断新方法。该方法首先利用KECA获取过程数据的得分向量及非线性特征子空间;然后鉴于KECA可以以角结构的方式揭示数据中潜在的集群结构,设计了基于角度的监测指标VoA。该指标通过各得分向量之间的角度方差来描述变换后数据间的结构差异,并根据角度方差的变化情况实现故障检测;接着,为了在检测到故障后有效地进行故障识别,构建了KECA相似度因子来度量特征子空间的相似程度以识别故障模式;最后,以非线性数值案例及Tennessee Eastman过程进行仿真测试研究,结果验证了所提方法的可行性及有效性。
关键词
故障检测与诊断
核熵成分分析
voa监测指标
过程控制
相似度因子
模型
安全
Keywords
fault detection and diagnosis
kernel entropy component analysis
voa
monitoring index
process control
similarity factors
model
safety
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于KECA的非线性工业过程故障检测与诊断新方法
邓明月
刘建昌
许鹏
谭树彬
商亮亮
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
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