基于改进核主元分析的故障检测

针对电主轴系统特点,提出基于改进核主元分析(KPCA)的故障检测方法,引入混合核函数的定义,将多项式核和径向基核的混合核方法与主元分析方法(PCA)相结合,解决采用单一核函数诊断故障时的高误诊率问题.首先对数据进行预处理,然后使用混合核函数对数据矩阵进行映射,映射到高维特征空间,使非线性数据变量变为线性数据变量,并使用PCA提取变量数据的高维空间相关特征确定主元个数,最后根据混合非线性主元特征计算出的T2和Q统计量,实现在线故障检测.该方法改进传统核函数的选取方法,充分考虑工业过程中的非线性,更精确地描述工业过程特性,可以准确、有效地检测出电主轴系统故障.对田纳西-伊斯曼(TE)过程以及电主轴系统的应用实例证明该方法的可行性.     

基于动态核PCA的复杂废水处理过程在线故障检测

为了克服废水处理过程具有较强的非线性及动态特性,研究了基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的在线故障检测.首先在PCA的基础上引入核函数,构造核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)来优化模型结构,再通过嵌入动态模型来构造动态核主成分分析方法(DKPCA),最后对废水处理过程进行在线故障检测.基于某造纸厂废水数据,构建了偏移故障、漂移故障及精度下降故障,并进行仿真.研究结果表明,在偏移故障条件下,相较于PCA和KPCA方法,DKPCA的平方预测误差故障检测率分别提升了96.96％和87.87％,且在漂移故障条件下检测的灵敏度也有明显提升,验证了在废水时变性过程中DKPCA方法在线故障检测的有效性.     

基于鲁棒主元分析的故障诊断方法

针对工业过程的建模数据中含有离群点的情况,提出了一种基于鲁棒主元分析(PCA)的故障诊断方法.该方法使用广义极大似然估计(M估计)代替最小二乘估计,将传统的主元分析问题转化为一个加权的重构误差优化问题,然后通过改进的非线性迭代部分最小二乘(NIPALS)算法来求得问题的最优解,在此基础上建立主元模型并构造监控统计量检测过程故障.在连续搅拌反应器(CSTR)仿真系统上的应用结果表明,鲁棒PCA方法能够消除离群点对主元模型的影响,比PCA方法分析过程数据更为准确,能更有效地诊断过程故障.     

基于鲁棒主元分析的故障诊断方法

针对工业过程的建模数据中含有离群点的情况,提出了一种基于鲁棒主元分析(PCA)的故障诊断方法.该方法使用广义极大似然估计(M估计)代替最小二乘估计,将传统的主元分析问题转化为一个加权的重构误差优化问题,然后通过改进的非线性迭代部分最小二乘(NIPALS)算法来求得问题的最优解,在此基础上建立主元模型并构造监控统计量检测过程故障.在连续搅拌反应器(CSTR)仿真系统上的应用结果表明,鲁棒PCA方法能够消除离群点对主元模型的影响,比PCA方法分析过程数据更为准确,能更有效地诊断过程故障.     

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.     

基于核函数PCA的非线性过程实时监控方法

为了克服基于主元分析的过程监控方法非线性处理能力弱的缺点和降低基于非线性主元分析的过程监控方法的计算复杂度,提出了将核函数PCA监控方法用于复杂工业过程实时监控系统的开发研究,并讨论了核函数参数选择对系统性能的影响。核函数PCA能有效地提取过程变量的非线性关系,而且计算复杂度低,便于在线实施。仿真结果表明该方法是一种有前途的复杂过程非线性实时监控技术。     

PCA-SDG在反应堆冷却剂系统典型故障诊断中的应用

随着我国核能应用规模的扩大,核电厂安全成为核能发展中的重要研究课题;为了保障核电厂的安全运行,国内外提出了各种方法对核电厂进行状态监测、故障诊断和故障预报。符号有向图(SDG)能够简洁有效地对各种故障模式进行描述,并且在解释故障传播路径方面有一定优势,但存在节点阈值确定困难的问题,为此提出结合主元分析(PCA)与符号有向图进行研究,PCA通过分析残差检测故障的发生,然后SDG对PCA得到的残差确定节点状态,进行推理,得出故障的类型。通过模拟器PCTRAN的数据测试,验证该方法能及时准确地检测到故障并诊断出故障的类型。     

基于SVDD时段细化的间歇过程故障监控

针对多向主元分析(MPCA)在间歇过程故障监测应用中经常面临的分段不准确问题,提出了一种新的基于支持向量数据描述(SVDD)的两步分段方法,从而提高分段的准确性和故障监测精度。第一步分段采用机理知识与现场数据相结合的思想,对MPCA模型的负载矩阵进行修正。将采样时间引入负载矩阵中,增大模型差异性,从而避免了故障数据导致的分段错误。第二步利用支持向量数据描述方法将初步划分的各子时段进一步细分,严格区分各子时段中的稳定与过渡时段,进一步提高分段的准确性。同时,给出基于上述分段技术的间歇过程在线故障监测算法,可以实时地监测现场数据。最后将该方法应用于青霉素间歇过程的在线监测,结果表明:该方法能够细致刻画过渡过程信息,比常规MPCA方法能够更早地检测出故障,并避免了误报。     

改进的主元分析法在连铸结晶器过程监测中的应用

将改进的主元分析(PCA)方法应用于连铸结晶器的过程监测.基于板坯连铸结晶器摩擦力实测数据进行仿真分析,结果表明,改进的PCA避免了Q统计量的保守性,从而能够更有效地识别过程故障与工况改变引起的T2统计量的变化.与传统的PCA方法相比,改进PCA具有更强的故障检测能力.     

改进主元分析方法及数据重构在工业系统中的故障诊断研究

为了更加准确地对复杂工业生产系统进行故障判断,使生产系统更加稳定地运行,采用了改进的主元分析(Principal component analysis,PCA)方法及数据重构对工业过程进行故障诊断研究。采集工业系统正常和故障状态时的数据,将传统的PCA算法中平方预测误差(Squared prediction error,SPE)统计量分成两个,分别为主元显著关联的检测残差变量(Principal-component-related variable residual,PVR)和一般变量残差(Common variable residual,CVR)对系统进行故障判断。为了使系统在检测出故障之后尽量减少故障数据对系统的影响,又进一步应用数据重构方法,将故障数据重构成正常数据,并采用有效度指标进行验证。在故障发生的过程中对故障部分进行检修和排除,把生产系统受到故障的影响降到最低。改进的PCA方法和数据重构方法运用田纳西—伊斯曼过程的数据验证,使故障的检测结果更加准确,保证了生产系统的正常运行行。     

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.     

改进的MPCA方法及其在批过程故障诊断中的应用

基于传统的多方向主元分析(MPCA)常会导致误诊断，且对批生产过程难以保证在线状态监测和故障诊断的实时性，提出了一种改进的MPCA方法，该方法采用多模型非线性结构代替传统MPCA单模型线性化结构，克服了后者不能处理非线性过程和实时性问题，并避免了MPCA在线应用时预报未来测量值带来的误差，提高了批过程性能监测和故障诊断的准确性．     

基于动态结构保持主元分析的故障检测方法

为充分利用表征过程运行工况的数据特征信息,提高化工过程的故障检测性能,提出一种基于动态结构保持主元分析(DSPPCA)的过程故障检测方法。首先对原始数据采用变量相关性分析建立自回归模型,构建包含动态特征的数据集,进一步综合考虑主元分析法(PCA)和局部线性嵌入(LLE)流形学习算法中数据点之间的近邻关系,融合得出新的目标函数,同时,运用局部线性回归的方法获得高维样本的嵌入映射,特征提取后在特征空间和残差空间分别构造监控统计量进行故障检测。Swiss-roll数据集的降维结果及TE过程的仿真研究结果表明,DSPPCA算法可以取得较好的特征提取效果,具有较高的故障检测性能。     

基于高斯受限玻尔兹曼机的非线性过程故障检测

针对非线性工业过程,提出了一种基于高斯受限玻尔兹曼机(GRBM)模型的故障检测方法.该方法从海量过程数据中提取出GRBM隐层特征信息,通过隐层特征再构建出重构数据,并依据重构误差在残差空间中构建检测统计量,形成了非线性过程故障检测算法.仿真结果表明,基于GRBM的故障检测方法不仅比传统的核主元分析(KPCA)方法具有更好的故障检出率,并且针对大数据量问题具有更强的处理能力.     

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.     

基于动态加权差分主成分分析的故障检测

针对工业过程中存在的动态特性和多模态特性问题,提出一种动态加权差分主成分分析法(dynamic weighted differential principal component analysis,DWDPCA)。首先通过设置合理的时间窗描述系统的时序特性;其次对时间窗内的样本寻找第一近邻和第一近邻的近邻集,使用加权差分法对数据进行处理,解决数据中心漂移问题;最后利用处理好的数据建立主成分分析(principal component analysis,PCA)模型进行故障检测。该方法可解决数据动态、中心漂移问题。使用该方法对数值例子和TE(tennessee eastman)过程进行故障检测验证所提出方法的有效性。     

改进的基于数据重构的KPCA故障识别方法

核主元分析(KPCA)方法相对于主元分析(PCA)方法在非线性过程监测方面具有一定的优势,但是KPCA很难找到由特征空间到原始空间的逆映射函数,这给基于KPCA的故障诊断带来了很大的障碍.为此,在KPCA故障数据重构方法的基础上,对故障识别指标进行改进.改进后的方法既能够识别单变量引起的故障,又能识别多变量引起的故障,而且减少了指标计算过程中的运算量,避免了传统故障识别方法只能实现单变量故障追溯的缺陷.将提出的故障识别方法在田纳西过程中进行了仿真研究,结果表明所提方法的有效性.     

基于差分进化和核主元分析的燃气轮机故障检测

燃气轮机气路部件的状态检测参数具有极强的非线性,其故障特征难以提取,而利用传统核主成分分析(KPCA)进行故障检测难以对核参数进行科学取值,从而降低故障检测的准确性.针对该问题,论文提出了基于优化混合核的核主元分析故障检测算法(DE-KPCA).首先建立动态权值混合核函数,通过调节核函数的权重比实现全局映射和局部映射优化组合.以样本检测精度作为优化目标,对混合核参数进行逐次优化.最后构造了基于优化混合核函数的主元异常状态检测方法,实现对燃气轮机气路故障的在线检测.本文通过对双轴涡喷发动机气路故障仿真的验证,证明了该方法相较传统KPCA检测,能够实现核参数的科学取值且对燃气轮机气路故障检测具有更高的准确性和实用性.     

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.