时变多变量系统阶次和参数的同时辨识

通过引进时变遗忘因子，该文提出了一种时变多变量系统的结构和参数的同时辨识算法，该算法结构简单，跟踪参数变化速度快，同时又兼备ＵＤ分解的良好计算品质。     

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.     

多变量轨迹分析的过程故障检测方法

为了解决实际工业过程中的多变量动态过程监测问题,提出了一种基于多变量轨迹分析和主元分析的在线故障检测方法。通过构造过程轨迹向量实现了多变量动态信息的提取,结合主元分析算法对模型进行了改进,利用改进模型充分分析了过程数据的变化特征,同时将关键变量的轨迹趋势图作为参考实现了离线建模和在线故障检测。与传统的基于轨迹分析的方法相比,所提方法克服了变量个数限制,解决了统计量难以设计的问题,提取了过程动态特性,实现了更为可靠的动态过程监测。通过某企业合成氨生产中转化单元的实例验证表明,所提方法在处理多变量动态过程的故障检测问题上效果良好。     

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...     

多采样率主元分析的过程故障检测

针对多采样率过程监测问题,提出了一种基于多采样率主元分析的故障检测方法.该方法构建了一种重新采样机制,直接利用多采样率数据计算模型中的协方差矩阵,充分利用了样本中的大量不完整数据信息,减小了多采样率数据带来的偏差,给出了离线建模和在线故障检测算法.分别在数值平台和Tennessee Eastman(TE)工业平台进行了仿真分析.仿真结果表明,所提出的方法更适合多采样率过程的故障检测,效果良好.     

基于WaveARX神经网络的非线性动态过程故障检测

研究了利用ＷａｖｅＡＲＸ神经网络构造非线性动态过程的非参数化逼近模型，在分析其逼近偏差的基础上提出了一种非线性次优滤波器设计方法，用于非线性动态过程的故障检测。理论分析和仿真研究证实了其可行性和有效性。     

基于邻域保持嵌入的主多项式非线性过程故障检测

针对化工过程的变量数据维数高、非线性的问题,提出基于邻域保持嵌入(NPE)-主多项式分析(PPA)的过程故障检测算法.应用NPE算法提取高维数据的低维子流形,能够解决传统的线性降维算法不能提取局部结构信息的问题,对维数进行约减.利用PPA法时,使用一组灵活的主多项式分量来描述数据,能够有效地捕捉过程数据中固有的非线性结...     

基于斯皮尔曼相关分析的非线性动态过程特征提取与故障检测

斯皮尔曼相关系数是一种非参数的相关性度量,可以等级化变量之间的相关性。然而,复杂的生产过程存在非线性、动态和多阶段问题,并且历史训练集数据仅包含正常过程的数据,使得斯皮尔曼相关不能直接应用于故障检测。为此,提出一种基于斯皮尔曼相关分析和时间窗等级化方法的故障检测算法。首先,找到样本点所在的时间窗,计算样本在窗内的等级;然后,使用基于斯皮尔曼相关的降维方法将数据映射到低维空间;最后,构造适用于等级化数据的统计量R²作为故障检测的依据,当样本的R²高于所得控制限时,认为样本是故障的,否则是正常的。将所提方法用于数值模拟和青霉素发酵过程实验,结果表明该方法在故障检测方面优于传统的统计方法。     

基于小波分析的多类型实时故障检测系统

介绍了一种可以针对不同故障信号进行检测的系统．该系统以小波分析为核心，实时检测信号的异常现象，并实时报警．通过设置异常信息的特征参数来实现多类型的故障检测．     

基于CHMM的TE过程在线故障检测

随着工业过程的规模和复杂程度的增加,对于过程安全性和可靠性的要求进一步提高.为了准确及时地检测设备故障,提出了一种基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的在线故障检测方法.采用主元分析(PCA)方法对过程变量数据进行特征提取,利用变长度滑动窗口技术跟踪动态数据,并提出了一个新的实时统计量作为在线故障检测的量化指标,结合实时阈值实现了CHMM的在线故障检测.将该方法应用于田纳西-伊斯曼(TE)化工过程,并与基于PCA和动态主元分析(DPCA)方法的故障检测结果进行比较,能够较准确地检测到故障,验证了该方法的有效性.     

多变量过程传感器故障检测的SVM方法

提出一种适用于具有纯滞后多变量过程的传感器故障检测方法.该方法结合支持向量机回归算法与数据驱动的信息融合技术,给出一种采用广义支持向量机观测器的传感器故障检测、分离和数据恢复系统的架构.每个关键传感器都配置一个由过程输入和除被监视传感器之外的过程输出共同驱动的观测器,对传感器实际输出与观测器输出进行了比较,并对数据的有效性进行了确认.多组分精馏塔系统实验表明,该方法能够对过程传感器故障进行检测,并且具有较好的鲁棒性.     

非高斯过程与微小故障的故障检测方法

针对生产过程中数据服从非高斯分布的故障检测问题进行了讨论,给出了一个改进的基于稀疏表示的故障检测方法,并通过构建重构误差控制限和距离控制限区间,提高了基于稀疏表示的故障检测水平;给出了在统一框架下的微小故障检测方法,并通过在微小故障字典矩阵中引入时间常数t来提高针对微小故障的检测水平;通过两例数值仿真验证了方法的有效性,并与经典的基于主元分析的故障检测方法进行了对比.结果表明,所提出的方法在上述2种情况下的故障检测水平均超过基于主元分析的故障检测水平.     

网络控制系统的故障检测

针对一类同时存在时变时延与随机丢包的网络控制系统,研究了系统的鲁棒故障检测问题。考虑传感器与控制器之间、控制器与执行器之间的随机丢包与时变时延的现象,首先将时变时延对系统的影响转化为未知有界条件下的不确定项,再将随机丢包用满足Bernoulli分布的二进制序列来描述,并设计了系统的鲁棒 故障观测器,给出了基于观测器闭环系统渐近稳定的充分条件。最后,通过仿真验证了该方法的有效性。     

Immune Feedforward Neural Network for Fault Detection

An immune algorithm-based approach was developed to optimize a feedforward neural network. The network architecture, activation functions, and training method were encoded as individuals with an ap- propriate method for individual selection. The immune feedforward neural network is then applied to fault detection of water quality monitoring equipment. This gives better performance than a feedforward neural network.     

IPCA在故障检测与分离中的应用

基于ＰＣＡ模型，综合利用Ｔ＾２检验值，Ｑ检验值和故障补偿等集成化主元分析（ＩＰＣＡ）方法对系统的工况故障和仪表故障进行检测和分离，并对仪表故障进行补偿，该方法既能进行故障检测，又能对不同的故障进行分离。仿真实例表明，这种方法是有效的。     

小波分析在大型齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了小波分析的原理及在大型齿轮箱故障诊断中的应用。通过现场的应用实例，讨论小波分析在大型齿轮箱故障诊断中的应用效果。     

基于变元统计分析的微小故障检测

微小故障检测对于预防重大事故的发生具有重要的意义.针对微小故障的检测问题,提出了一种变元统计分析算法(Transformed Component Statistical Analysis,TCSA).该算法对滑动时间窗口内的数据进行处理并提取变元(Transformed Component,TC),进而对变元的统计特性(均值,方差,偏度,峰度等)进行监控,以实现对微小故障的检测.该方法所提取的变元即标准化后数据的线性组合,其统计特性能反映出系统运行在正常工况下的某些不变量,而某些微小故障会打破这些平衡,进而实现对故障的检测.通过数值仿真和田纳西伊斯曼过程案例的研究,表明TCSA能够对微小传感器故障和过程故障实现有效检测.     

基于拉普拉斯正则化概率主元分析的故障检测

概率主元分析(PPCA)及其扩展方法用于过程监测时,只提取了过程数据的全局特征,并未考虑数据的局部结构.当数据的流形结构复杂时,传统的全局建模方法难以获得准确的预测效果.提出了一种基于拉普拉斯正则化的概率主成分(LapPPCA)模型,将数据的流形结构引入到传统概率模型的似然函数中,使得LapPPCA能够同时提出数据的全局和局部特性.同时提出了基于LapPPCA的过程监测模型,并在田纳西-伊斯曼(TE)过程上验证了该方法的有效性.