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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
利用现场的运行数据,将基于输入训练神经网络的非线性主元分析(PCA)方法应用到水轮机调节系统传感器故障诊断中,讨论了基于输入训练神经网络的非线性主元分析实现方法,建立了输入训练神经网络和反向传播网络,实现了对实测数据的重构,讨论了利用平方预测误差(SPE)进行故障检测和识别的方法,并用现场实测数据对该方法进行了仿真。仿真结果表明,该方法有效且实用。  相似文献   

2.
以某电厂1 000MW机组高压给水加热器及抽汽管道系统为对象,研究数据协调方法在传感器故障检测、识别和数据重构中的应用。数据协调过程中,采用主导因素法建立设备特性参数模型,构建参数间的特性约束关系。仿真案例研究结果表明:该方法能够有效检测和识别传感器故障,故障数据重构平均相对误差2.42%,具有较高精度。  相似文献   

3.
基于APCA的电站热力过程故障传感器自适应检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为自动适应电站热力过程的连续变化,提出了基于APCA的电站热力过程传感器故障诊断方法,通过模型参数的自动更新,使模型及时反映当前的系统状态,从而连续可靠运行.对PCA重构残差进行研究,在对电站实际测量数据可靠性分析的基础上提出了参数自适应预估计方法,利用预估计值来替代故障数据,以抑制残差污染,提高重构参数的准确性.利用电厂实际测量参数进行了算例分析,表明所提算法能很快适应系统状态变化,并给出正确的检测结果,即使在系统同时存在多个传感器故障时,通过对不良数据的检验,也能够获得准确的重构数据.  相似文献   

4.
提出一种基于主元分析(PCA)的故障诊断方法,用于解决火电厂湿法烟气脱硫系统的传感器故障诊断问题.该方法利用PCA建立故障诊断模型,通过计算平方预报误差、传感器识别指数、故障重构值,对传感器故障进行检测、识别及恢复.利用华能福州电厂湿法烟气脱硫系统的采集数据进行传感器的完全失效、偏差、漂移与精度等级下降等4种类型故障的...  相似文献   

5.
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.  相似文献   

6.
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.  相似文献   

7.
在已经建立的建筑空调系统仿真器的基础上,针对变风量(VAV)空调系统的传感器故障,提出一种基于主成分分析(PCA)和法则相结合的传感器故障诊断方法。建立了PCA模型,将由传感器测量值所组成的测量空间分解为主成分和残差两个子空间,进行故障检测后再由基于法则的策略进行故障重构。仿真试验表明,该方法不仅能够准确地检测并隔离传感器故障,而且可以初步地进行故障重构,为进一步研究传感器的故障诊断提供了必要的基础。  相似文献   

8.
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.  相似文献   

9.
针对一类非线性系统中传感器卡死、恒增益和恒偏差失效等易发故障,考虑控制系统多存在耦合、非线性、时变、滞后等难以建立精确的解析模型,基于数据驱动技术提出一种软传感器容错控制方法.基于LS-SVM构建了系统软传感器,并利用软传感器的预测输出与实际传感器输出之差获取残差信号;采用SPRT算法进行故障检测,当传感器发生故障时,用LS-SVM软传感器预测输出代替物理传感器的实际输出,从而以软闭环方式实现对传感器故障的容错控制.将所提出的方法应用于一阶水箱液位控制系统,实验结果表明,基于LS-SVM软传感器与SPRT的结合能够可靠及时检测非线性系统中各类传感器故障,而借助于软闭环切换还可对传感器故障实现安全容错.  相似文献   

10.
一类多变量传感器故障容错PID控制器的设计与应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对一类多变量非线性系统的传感器故障,提出了一种新型的基于神经网络模型的故障容错PID控制方法.该方法应用加权移动平均残差技术对传感器故障进行检测,并利用神经网络建模技术在线重构故障传感器信号,重组PID控制器反馈回路,实现容错PID控制.通过在三水箱过程设立多种不同类型的传感器故障,进行仿真研究.仿真研究结果表明,所提出的故障检测与容错控制策略具有很强的鲁棒性和容错能力.  相似文献   

11.
一种数据驱动的湿法烟气脱硫系统的故障诊断方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
采用主元分析法(PCA)对火电厂湿法烟气脱硫系统进行故障诊断.利用PCA建立系统故障诊断模型,通过计算平方预测误差(SPE)来检测系统是否发生故障,若有故障发生则用Q贡献率法来分离故障,识别发生故障的原因.通过采集福州某电厂湿法烟气脱硫系统的历史数据进行Matlab仿真并在组态王中显示故障诊断曲线,表明用PCA法对湿法烟气脱硫系统故障具有良好的诊断效果.  相似文献   

12.
针对非线性系统多传感器故障诊断时出现的检测准确性下降和数据重构产生的残差污染问题,提出了基于鲁棒输入训练神经网络非线性多传感器故障诊断模型.在目标函数中引入影响因子函数和可靠性系数,并通过计算机模拟和仿真确定最佳影响因子函数形式,抑制了多个含有显著误差故障数据的不良影响,并增加了具备高可靠性的重要数据影响权重,大大减小...  相似文献   

13.
14.
针对氧化铝蒸发系统结构复杂、物理模型难以搭建、大量数据得不到合理利用的问题,提出了基于主成分分析(PCA)的故障检测方法和直观的故障分离方法.通过对氧化铝蒸发系统进行深入分析,对系统故障进行分类,并在仿真模型中建立了不同的故障类型模型.最后,基于对氧化铝蒸发故障进行模拟得到的故障数据,给出了在氧化铝蒸发过程故障检测中的实例,验证了PCA方法的可行性.  相似文献   

15.
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.  相似文献   

16.
针对三相整流装置突发故障时,检测复杂及诊断困难的问题,以三相桥式全控整流电路为研究对象,提出一种基于主元分析和宽度学习系统的故障诊断方法。提取负载输出电压为特征向量,经主元分析,对特征矩阵降维,消除数据相关性,保留数据基本特征;选择合适的初始参数,输入到宽度学习系统的网络中,构建故障诊断模型,对故障进行诊断。对比实验表明,基于主元分析和宽度学习系统相结合的故障诊断方法能够准确、高效、快速地获得故障诊断结果。  相似文献   

17.
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。  相似文献   

18.
PCA 在过程故障检测与诊断中的应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
讨论了基于主无分析(PCA)的过程故障检测与诊断的原理,运用T^2统计、Q统计方法,结合贡献图对一典型过程进行了仿真分析,结果表明PCA方法可对简单传感器故障进行检测与诊断,并指出了该方法中的不足,提出了将PCA方法同基于过程动态模型的故障诊断方法相结合的研究思路。  相似文献   

19.
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.  相似文献   

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