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.     

基于多元统计分析的故障检测方法

作为数据驱动故障检测方法中的重要分支,基于多元统计分析的故障检测方法主要包括主元分析、偏最小二乘、独立元素分析和费舍尔判别分析.本文回顾了上述几种方法,包括数据模型、故障检测的原理及方法优劣.仿真实验说明了几种方法的特性及其故障检测的效果,并探讨了基于数据故障检测方法中的一些问题.     

Multi-PCA模型过程监测方法

为了研究具有大量高度相关的过程变量的非线性系统的故障诊断问题,提高用于故障检测和诊断的PCA模型的精度,提出一种基于多PCA模型的方法.设计的基于超椭球面的分类规则用来对过程数据分类,建立的多PCA模型用于过程监测,SOFM网络用于故障诊断.发酵过程中的仿真结果表明,多PCA模型方法能确定合理的受控限,提高了过程监测的精度,验证了方法的可行性和有效性.     

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.     

基于多阶段多核支持向量数据描述的间歇过程监控方法

针对间歇过程数据的多阶段特性及复杂非线性特性,提出一种基于多阶段多核支持向量数据描述(MPMK-SVDD)的间歇过程故障检测方法。为充分挖掘间歇过程数据的多阶段信息,首先提出一种基于互信息相似矩阵的改进谱聚类方法,解决间歇过程数据集的多阶段划分问题。进一步考虑到单一核函数难以充分描述过程数据的复杂非线性问题,设计一种基于多重核函数和核参数的SVDD监控模型,并通过贝叶斯推理构造全局监测统计量,以实现过程故障的有效监控。以青霉素发酵过程为仿真研究对象,验证方法的有效性。结果表明,提出的方法比传统的SVDD方法能更有效地检测过程故障,具有更高的故障检出率。     

基于有效分类的多模态过程故障检测及应用

多模态的故障检测作为复杂的实际问题,得到越来越多的重视.围绕多模态的故障检测问题展开相应关键问题研究,首先提出一种基于K均值聚类算法结合聚类有效性指标求解出最佳模态数方法,通过数值仿真和带钢热连轧生产过程数据进行验证;然后利用模糊C均值算法对训练数据进行模态划分,针对不同模态,利用主成分回归方法建立相应的监测模型,实现对故障的有效检测;最后将该故障检测方法应用到带钢热连轧生产过程.仿真结果表明,不仅实现合理模态划分和识别,而且取得良好的检测效果.     

高速铁路10 kV电力贯通线故障区段定位方法

提出了一种基于区段两端零模电流值乘积积分的高速铁路电力贯通线故障定位方法.该方法借助现有铁路远动系统,仅需要每个区段终端FTU上的零序电流值,即可快速准确定位故障区段.数字仿真试验结果表明:该方法不受故障距离、配变负载及过渡电阻的影响,且对FTU数据采集的采样率和同步性有良好的适应性.     

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CVA-ICA与CSM的故障诊断方法

针对工业过程的故障诊断问题,提出了一种基于规范变量分析与独立元分析(CVA-ICA)的动态过程故障检测方法,在此基础上,结合连续字符串匹配(CSM)算法,提出了一种改进的基于完备故障库的故障诊断算法.该算法首先用CVA方法求出观测数据的规范变量,然后对规范变量进行ICA分解,最后运用CSM算法对ICA分解后的数据进行故障诊断.通过对TE过程的仿真研究,验证了所提出的改进算法的可行性与有效性.     

基于动态独立成分的单类支持向量机方法及其在故障诊断中的应用

针对工业过程故障诊断中数据的动态性、非高斯性和非线性特点,提出一种基于动态独立成分的单类支持向量机(OCSVM)方法。为了分析数据的动态特性和非高斯性,应用动态独立成分分析(DICA)方法提取数据变量中的动态独立成分作为特征信息,基于特征信息建立OCSVM模型并构造非线性监控统计量。检测到故障后,计算故障数据与故障模式数据决策超平面的相似度,通过相似度分析识别故障模式。在Tennessee Eastman基准过程上的仿真结果表明,提出的方法能够比单类支持向量机更有效地检测过程故障,并且能够正确识别故障模式。     

基于对数变换和最大信息系数PCA的过程监测

主元分析(principal component analysis,PCA)被广泛应用于工业生产过程监测。PCA假设数据服从高斯分布且协方差矩阵仅能评估变量间的线性关系,无法衡量变量间非线性依赖程度。基于此,提出了一种基于对数变换和最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)PCA的过程监测方法。首先,应用对数变换对过程数据进行变换,在一定程度上改善数据分布。然后,采用可以度量变量间的非线性相关性的MIC矩阵替换协方差矩阵,从而改善对非线性非高斯过程的监测效果。最后通过在田纳西-伊斯曼过程(tennessee eastman process,TE)仿真研究验证了该方法的可行性和有效性。     

基于无迹卡尔曼滤波和协方差交叉融合的分层多簇无线传感器网络多速率跟踪算法

针对无线传感器网络(WSNs)在跟踪过程中精度低,性能差等缺点,提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)和协方差交叉(CI)融合的分层多簇WSNs多速率跟踪算法。将传感器分成多个簇,同一簇中的传感器可以采用不同的采样和传输速率对目标的数据进行采集和传输。首先,采用UKF处理传感器节点采集的数据,生成局部估计。然后,利用CI融合算法将收集到的局部估计值形成融合估计。通过定义一个附加权重因子,为真实协方差的不确定性定义一个更严格的界限。仿真验证了方法的有效性,采用多速率分层融合估计的精度更高,效果更明显。     

融合压缩感知与网络编码的多速率与变速率传输

结合压缩感知与网络编码的优势,面向单信源异构信宿网络,研究压缩感知观测数据基于线性网络编码的多速率与变速率传输.研究压缩感知观测矩阵与网络编码全局编码核矩阵的联合等效,设计了一种融合有限域压缩感知与线性广播网络编码的精细粒度多速率传输方案;研究压缩感知观测矩阵、线性广播类型保持降维转换矩阵和网络编码全局编码核矩阵的联合等效,基于有限域压缩感知与变速率线性广播,为多媒体数据设计了一种变速率-多速率传输方案.     

基于观测误差调整的集合预报同化方法?

集合卡尔曼滤波对预报方差阵的估计不准,导致了滤波发散.为解决此问题,我们从状态与观测的关系出发,提出一种判断预报误差方差阵估计是否准确的准则.在此基础上,我们构建了基于观测误差控制的一种膨胀集合预报同化方法.数据模拟结果表明,与其他膨胀EnKF相比,这种方法能很好地克服滤波发散现象,其均方根误差更小,其长时间估计结果更为稳定,且构造更为简单,计算效率更高,是克服EnKF滤波发散现象的理想途径.     

多元统计过程控制方法的平方预测误差分析

作为多元统计过程控制方法中的常用统计量,平方预测误差（ Ｓ Ｐ Ｅ）的变化规律有待深入研究。介绍了主元分析建模方法,推导了 Ｓ Ｐ Ｅ均值公式,分析了 Ｓ Ｐ Ｅ均值和过程变量均值向量、协方差矩阵之间的解析关系,用来自 ３ 阶液位系统的仿真数据验证了分析的结果。给出了 Ｓ Ｐ Ｅ随过程变量均值向量、协方差矩阵变化而变化的若干规律,说明了这些规律在生产过程监控应用中的意义。     

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.     

基于协方差矩阵的干扰阻塞算法

 为解决干扰阻塞算法对阵列接收信号构造阻塞矩阵进行干扰抵消后,位于干扰附近的信号会受到严重衰减而无法进一步检测的问题,提出一种基于协方差矩阵的干扰阻塞算法。针对阵列接收信号的协方差矩阵构造阻塞矩阵,利用协方差矩阵的特点实现干扰阻塞算法,减弱因干扰抵消而造成的信号衰减,利于信号的进一步检测。理论分析和计算机仿真结果表明,相对于干扰阻塞算法,基于协方差矩阵的干扰阻塞算法在信号和干扰相距较近时能有效抵消干扰同时减少对目标信号的衰减。     

未知噪声协方差的自适应容积卡尔曼滤波

针对噪声协方差不确定情况下容积卡尔曼滤波解决非线性目标跟踪中存在的问题,提出了一种优化的自适应容积卡尔曼滤波.首先根据新息序列和残差序列导出的线性矩阵方程得到噪声的协方差,基于新息序列与残差序列的相关性,推导出一种新的过程噪声协方差Q估计方法;然后采用残差序列对测量噪声协方差进行估计,利用加权因子将当前的噪声协方差矩阵与估计值组合成为新的测量噪声协方差阵R,有效避免了不准确状态估计的局限性.仿真结果表明:在时变噪声协方差的条件下,所提出的自适应容积卡尔曼算法的跟踪精度明显提高.     

一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对自适应扩展卡尔曼滤波算法中系统噪声协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵不能同时被估计的问题,提出了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法.该算法基于残差,主要对滤波算法中的自适应估计器进行改进,改进后可以实时估计系统噪声.基于该算法,设计了新的滤波器并应用在SINS/GPS紧组合导航系统上,可随着系统中噪声的变化而自动地调节协方差矩阵.最后,分别用扩展卡尔曼滤波和改进的自适应扩展卡尔曼滤波对SINS/GPS紧组合模型进行仿真,结果表明改进的自适应的扩展卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波的定位误差与测速误差更小,滤波的稳定性更好.      

认知无线电中基于循环平稳特征的频谱感知方法

提出一种基于信号频域循环平稳特征的频谱感知方法,该方法能够区分出授权和非授权信号的类型从而获取不同的频谱共享策略将授权信号及非授权信号分别建模成线性周期时变变换,对授权信号和非授权信号进行频域的循环平稳特征分析,给出2类信号呈现循环平稳特征的位置,并给出用于鉴别2类信号的检测方法,其中推导了复过程中近似协方差矩阵的计算。仿真结果验证了该方法能在低信噪比中有效地鉴别出授权及非授权2类信号。