基于改进PCA的复杂多阶段过程故障检测

为解决复杂多阶段过程难以进行有效监控的问题,提出了时空近邻标准化和主成分分析的故障检测方法。TSNS使用从时间到空间上嵌套近邻集的均值和标准差标准化各阶段样本,能够将多阶段数据高斯化为单一阶段的数据,分离故障样本,同时去除前后时刻样本间的时序相关性。TSNS能帮助PCA有效克服动态性、非线性和多阶段特征的影响,显著提高PCA的故障检测率。通过使用青霉素发酵过程设计故障检测实验,将TSNSPCA与一些经典方法进行比较,发现其具有更高的故障检测率。