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基于鲁棒主元分析的故障诊断方法
引用本文:邓晓刚,田学民.基于鲁棒主元分析的故障诊断方法[J].中国石油大学学报(自然科学版),2008,32(1):147-151.
作者姓名:邓晓刚  田学民
作者单位:中国石油大学,信息与控制工程学院,山东,东营,257061
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要: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.

关 键 词:故障诊断  鲁棒主元分析  离群点  NIPALS算法  M估计  鲁棒  主元分析  过程故障  诊断方法  principal  component  analysis  robust  based  method  diagnosis  过程数据  影响  应用结果  仿真系统  CSTR  连续搅拌反应器  计量检测  监控  构造  元模型  最优解
文章编号:1673-5005(2008)01-0147-05
收稿时间:2007-06-10

Fault diagnosis method based on robust principal component analysis
DENG Xiao-gang,TIAN Xue-min.Fault diagnosis method based on robust principal component analysis[J].Journal of China University of Petroleum,2008,32(1):147-151.
Authors:DENG Xiao-gang  TIAN Xue-min
Abstract:
Keywords:fault diagnosis  robust principal component analysis  outliers  NIPALS algorithm  M estimator
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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