本文關鍵詞：基于KPCA的多工況TE過程故障檢測研究

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【摘要】：為了解決多工況、非線性工業(yè)過程的故障檢測問題,在基于先驗知識的基礎之上提出了基于多核主元分析方法(Multiple-Kernel Principal Component Analysis,KPCA)的故障檢測辦法。首先收集每個工況穩(wěn)態(tài)過程的歷史正常數(shù)據(jù),直接建立子KPCA模型求得各自的控制限,其次收集工況間的過渡過程的歷史正常數(shù)據(jù),采取加權平均法求其控制限,最后對過程的故障數(shù)據(jù)進行檢測。以田納西-伊斯曼過程(Tennessee-Eastman Process,TEP)與MATLAB結合進行仿真實驗。仿真結果表明,與單工況、非線性過程進行相比,該方法更為快速、準確。
【作者單位】： 北京信息科技大學自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61273173)
【分類號】：TP277
【正文快照】： 0引言實際工業(yè)過程的復雜、多變性以及環(huán)境因素等問題,導致工業(yè)生產(chǎn)過程具有非線性、多工況等特點。傳統(tǒng)故障檢測辦法諸如:Nomikosr等[1]提出的主元分析法(principal component analysis,PCA);Carlos等[2]提出的將主元分析方法與重構的思想結合形成基于重構的PCA方法等解決了

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