基于ICA和相似因数的间歇过程故障诊断

多向主元分析(MPCA)是间歇过程最常用的监控方法,但缺点是需要对未来测量值进行估计。针对这一问题,提出了基于不同展开方式上的独立元分析(ICA)的在线监控方法。在测量数据含有非高斯潜隐变量的情况下,ICA是比PCA更有效的特征提取算法。获得独立元(ICs)后,将一种新的基于ICA的混合相似因数分析用于间歇过程的故障诊断中。通过在青霉素生产过程的成功应用,验证了所提出方法的可行性和有效性,具有比较好的监测效果及满意的故障识别能力。     

基于ICA-PCA和Lasso的过程故障诊断

为了解决复杂工业过程中变量多,难以判断引起故障的主要异常变量的问题,提出一种基于ICA-PCA(独立成分分析和主成分分析)算法和Lasso(最小绝对收缩和选择算子)回归算法的过程故障检测与诊断的集成模型.首先,建立ICA-PCA模型提取数据的高斯信号和非高斯信号,构造相关统计量实现在线故障检测;然后,基于ICA-PCA模型获得的过程状态及故障信息,进一步构造基于Lasso回归算法的故障诊断模型,实现故障发生时的主要异常变量的定位和选择;最后,利用Matlab进行了TE(田纳西-伊斯曼)过程的数值仿真实验,并与已有故障诊断方法分布式PCA贡献图法进行比较,结果表明所提出的方法是有效的.     

基于FRICA算法的非高斯过程故障检测方法

独立元分析(ICA)是一种有效的非高斯过程故障检测方法,但其建模过程仅仅使用正常工况数据,忽视了对先验故障工况数据的利用.针对此问题,提出了一种基于故障相关ICA(FRICA)算法的故障检测方法.该方法使用ICA算法提取正常工况数据中的非高斯特征成分;再将正常工况数据集和先验故障工况数据集融合在一起构成多工况数据集,利用非局部保持投影进行二次特征提取,获得故障判别成分;在两种特征成分的基础上构造新的监控统计量,并利用核密度估计得到相应的置信限,完成对实时数据的监控.连续搅拌反应釜(CSTR)系统的监控仿真结果表明:与基本ICA方法相比,FRICA方法能更有效地检测出过程故障.     

基于免疫核主元分析的故障诊断方法

针对核主元分析(KPCA)中的复杂运算和故障分离问题,提出一种基于免疫核主元分析(immune-KPCA,IKPCA)的故障诊断方法.该方法使用小波变换技术对数据进行预处理,然后利用基于克隆选择原理的免疫算法对建模数据进行压缩,提取特征样本建立核矩阵以降低运算复杂程度.在IKPCA监控统计量检测到故障后,基于灵敏度分析思想构造贡献图分离故障变量.在连续搅拌反应釜(CSTR)仿真过程上的应用结果表明,本文提出的方法能够显著地降低核矩阵的计算量,比传统的PCA、KPCA方法更有效地检测过程故障,而且能够正确地识别故障变量.     

基于滑动窗的CVA故障诊断算法

由于过程数据通常具有时变性,规范变量分析(CVA)在动态过程系统的故障诊断中不能得到较好的故障诊断准确率,因此提出一种基于滑动窗的规范变量分析(MWCVA)算法.该算法首先建立初始的CVA模型和计算监控统计量,通过滑动窗更新过程变量数据,计算更新建模所需数据,不断实时地更新出新样本的CVA模型和监控统计量.通过对Tennessee-Eastman过程的仿真,对比CVA、MWPCA和MWCVA的故障诊断效果,验证所提出算法的有效性.     

基于PSR和SVM方法的化工过程单变量故障诊断

基于相空间重构(SPR)和支持向量机(SVM)算法本文提出了一种利用单一变量进行化工过程故障诊断的方法。首先进行变量筛选,然后对筛选出的关键变量进行相空间重构,再利用SVM对重构后的数据进行故障分类。通过对TE(Tennessee Eastman)过程几类故障进行仿真测试,结果表明在单一故障和多故障情况下,本方法均可实现化工过程的单变量故障诊断;与传统SVW方法相比,相空间重构可有效提高诊断正确率。此方法可为建立简单而有效的单变量故障诊断系统提供理论依据。     

基于EMD和ICA的感应电动机故障检测

针对感应电动机的转子断条故障和轴承故障,以定子电流信号为研究对象,结合经验模态分解(EMD)和独立分量分析(ICA)原理提出了一种新颖的故障检测方法.该方法首先对定子电流信号进行经验模态分解,去除高频IMF部分,消除噪声干扰;然后用独立分量分析的方法进行特征提取,进而判断故障类型.仿真试验结果表明,该方法用于感应电动机故障诊断是行之有效的.     

二进制量子粒子群优化算法及其在化工过程故障诊断中的应用

针对实际化工生产过程中故障数据缺乏,采用适合小样本问题的支持向量机(SVM)对化工过程稳态故障进行诊断。为了保证在线故障诊断的实时性,消除高维监控数据以及系统噪声对故障诊断的干扰,提出了一种新的基于二进制量子粒子群优化(BQPSO)算法和SVM的故障特征选择方法。仿真实验表明:BQPSO算法具有良好的全局搜索能力,能够快速、准确地搜索到故障特征变量;而基于特征选择的SVM故障诊断方法能可靠地实现对复杂化工过程的在线故障诊断。     

基于核状态空间ICA的非线性动态过程故障检测方法

针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于核状态空间独立元分析的故障检测方法.采用核规范变量分析法将非线性动态过程数据映射到核状态空间,得到去相关的状态数据.对状态数据的各时延协方差矩阵进行加权求和得到状态数据的时序结构矩阵,进而建立ICA统计模型,从状态数据中提取独立元特征数据,并构造监控统计量检测过程故障.在Tennessee Eastman过程上的故障检测结果表明,相比于传统的基于动态核主元分析的故障检测方法,该方法更加灵敏地检测到故障的发生,提高故障检测率.     

基于变分模态分解与独立分量分析的轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承早期故障振动信号能量小且易受背景噪声干扰,从而导致故障特征提取困难等问题,提出基于变分模态分解(VMD)与独立分量分析(ICA)相结合的故障特征提取方法;该方法首先将原始故障信号进行VMD,得到若干正交的本征模态分量(IMF),然后依据峭度准则对分解后的信号进行分组重构,作为ICA的输入矩阵,最后采用Fast ICA算法实现故障信号与噪声信号的分离,从而提取机械故障特征信息;将轴承故障数据作为研究对象进行故障特征提取,并与集成经验模态分解-独立分量分析(EEMD-ICA)方法对特征信号的提取效果进行对比。结果表明,基于VMD与ICA的轴承故障特征提取方法提高了分解效率,解决了信号易受噪声干扰的问题,实现了轴承故障的精确诊断。     

基于递推规范变量分析的时变过程故障检测

由于规范变量分析(CVA)不适应过程的时变特性,容易把正常的过程改变识别为故障.因此,针对时变过程提出一种故障检测方法是十分必要的.采用指数权重滑动平均来更新过去观测矢量的协方差矩阵.递推CVA有较高的计算负荷是需要解决的关键问题.通过引入一阶干扰理论来递推更新Hankel矩阵的奇异值分解(SVD).与普通奇异值分解相比,显著降低了递推算法的计算负荷.将提出的基于一阶干扰理论的递推规范变量分析(RCVA-FOP)应用于田纳西伊斯曼化工过程中.仿真结果表明,所提出方法不仅能有效适应过程的时变特性,而且可以有效检测到两种类型的故障.     

PSO优化深度神经网络诊断齿轮早期点蚀故障

基于数据驱动方法诊断齿轮故障时一般会用傅里叶变换等进行特征提取，特征提取方法的选取对诊断结果影响很大.提出应用深度神经网络来诊断齿轮早期点蚀故障，直接以采集的振动信号作为网络输入，可以避免特征提取环节产生误差.此外，应用粒子群算法优化深度神经网络，使训练过程更稳定、诊断率更高.在分析结果时应用主成分分析法对网络输出进行降维.用实验采集的数据训练并测试网络，诊断正确率能达到90%之上，证明所提出的方法是合理、可用的.     

一种基于概率盒-PSO-SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断的问题,提出了一种基于概率盒理论和粒子群优化支持向量机的故障诊断新方法.在分析故障信号的概率统计特性基础上,利用概率盒直接建模方法获得概率盒,利用证据理论实现了概率盒的融合.不同故障状态下的概率盒特征也不同,采用不同的累积不确定性测量方法提取了概率盒的特征,并构建出用于模式识别的特征向量集,将特征集代入利用粒子群算法优化后的支持向量机中实现故障诊断.通过对滚动轴承振动信号的实验测试与对比分析表明:该方法可以实现对滚动轴承准确的诊断,与传统特征提取方法对比,证明了方法的有效性.     

基于DDNPE算法的间歇过程故障诊断

针对邻域保持嵌入(NPE)算法只通过欧氏距离挑选近邻带来的特征提取不充分导致故障诊断效果不佳的问题,将扩散距离(DD)与NPE算法相结合,提出了一种基于扩散距离的邻域保持嵌入(DDNPE)算法的故障诊断新方法.该方法首先发掘嵌入在原始高维数据的内在流行结构,进行数据降维,然后通过学习原始数据的潜在几何结构提取本征信息,并保持数据流行上的局部结构不变,避免了NPE算法只通过欧式距离挑选邻域带来的特征提取不充分的问题,最后利用T²和SPE统计量检测故障,并用变量贡献图法诊断出故障变量.通过青霉素发酵过程仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于DW-ICA-SVM的工业过程故障检测算法

为了有效提高支持向量机(SVM)算法的故障检测和监视性能,提出一种新的基于DW-ICA-SVM的工业过程故障检测算法。首先,对训练数据进行标准化,运用独立元分析(ICA)获取数据的独立元矩阵,提取隐藏的非高斯信息。其次,运用杜宾-瓦特森(Durbin-Watson, DW)准则计算独立元(ICs)的DW值,通过DW方法有效提取重要噪声信息,选取重要的ICs。再次,将包含重要信息的ICs作为SVM模型的输入,获得判别分类函数,将测试数据的ICs输入该模型,对其进行故障检测和监视。最后,将新算法运用于非线性数值例子和田纳西-伊斯曼工业过程,并与PCA,LPP,ICA,SVM和ICA-SVM方法进行比较。结果表明,所提方法降低了样本间的自相关性,有效提高了故障检测率。因此,新算法在一定程度上加强了对隐藏非高斯信息的提取与识别,为提高SVM算法在工业过程故障检测中的应用性能提供了参考。     

基于有限状态机的被动测试错误诊断

针对被动测试错误诊断算法只能推测出被测系统可能存在错误却无法准确定位错误的问题，提出了一种逐步定位系统实现错误的层次递进的方法．先利用测试序列的输入输出信息并结合错误模型生成初始诊断错误集合，再依据测试套上下文使用错误检测算法对该集合进行筛选，最后经连续观察或结合主动测试进行错误区分．实例验证结果表明，所提方法能够对绝大多数有单个实现错误的有限状态机模型进行错误定位．     

基于核主元分析与支持向量机的监控诊断方法及其应用

为了及时反映密闭鼓风炉冶炼过程状态,实现对密闭鼓风炉炉况的监控与诊断,提出核主元分析和多支持向量机分类的相结合的过程监控与故障诊断方法.其原理是:首先,用核主元分析方法提取过程数据特征,建立核主元分析的监控模型;然后,将代表过程特征的核主元送入多支持向量机分类器中,利用"一对其余"算法对故障进行诊断与分类.实验结果表明,所提出的方法与传统的主元分析方法相比,整个样本集的可分性变大,分类正确率提高,能更准确地诊断炉子的各种故障,可有效地用于密闭鼓风炉冶炼过程的故障诊断.