一种数据驱动的湿法烟气脱硫系统的故障诊断方法

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.     

改进主元分析方法及数据重构在工业系统中的故障诊断研究

为了更加准确地对复杂工业生产系统进行故障判断,使生产系统更加稳定地运行,采用了改进的主元分析(Principal component analysis,PCA)方法及数据重构对工业过程进行故障诊断研究。采集工业系统正常和故障状态时的数据,将传统的PCA算法中平方预测误差(Squared prediction error,SPE)统计量分成两个,分别为主元显著关联的检测残差变量(Principal-component-related variable residual,PVR)和一般变量残差(Common variable residual,CVR)对系统进行故障判断。为了使系统在检测出故障之后尽量减少故障数据对系统的影响,又进一步应用数据重构方法,将故障数据重构成正常数据,并采用有效度指标进行验证。在故障发生的过程中对故障部分进行检修和排除,把生产系统受到故障的影响降到最低。改进的PCA方法和数据重构方法运用田纳西—伊斯曼过程的数据验证,使故障的检测结果更加准确,保证了生产系统的正常运行行。     

改进PCA方法在化工过程中的故障诊断研究

为了使化工生产中复杂系统的故障判断更加精准、更加有说服力,采集系统正常工作和故障状态时的数据,运用改进的主元分析(PCA)算法判断系统是否有故障产生。改进的主元分析算法是在传统主元分析的基础上将平方预测误差SPE统计量分化成与主元显著关联的检测变量残差(PVR)统计量和其余一般变量残差(CVR)统计量,再与Hotelling’s T2统计量相配合进行系统故障的判断,使检测到的结果更加精准,生产过程更加安全。将此改进的主元分析方法运用到田纳西—伊斯曼过程中,仿真结果验证了该方法可以有效识别系统处于正常工况状态还是故障状态,是一种系统故障分析和诊断的有效方法。     

基于非线性主元分析的水轮机调节系统传感器故障诊断

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。     

基于实时监测的轴承寿命预测方法

从凯斯西储大学轴承数据中心提取了斯凯孚(SKF)轴承内圈、滚动体和外圈不同故障尺寸的原始振动信号,故障尺寸分别为0.007,0.014和0.021 in（1 in=2.54 cm),对其进行经验模态分解(EMD),发现共有17个本征模函数。进行主成分分析(PCA),发现内圈和外圈故障尺寸与第一主成分和第二主成分的关系可通过主成分拟合公式进行准确拟合,因此,通过实时监测轴承振动信号并进行信号分析,可获得内圈和外圈的故障尺寸,利用Pairs-Erdogan公式和有限元仿真方法对含故障轴承的剩余寿命进行了预测。该研究对预防由含裂纹轴承导致的机械事故具有重要的意义。     

基于PCA的火电厂湿法烟气脱硫系统的传感器故障诊断

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...     

基于核主成分分析的热轧带钢头部拉窄分析

将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现.     

一种CDRWPCA网络故障特征提取算法

针对主元成分分析(PCA)在网络故障特征提取过程中可能丢失分类信息的问题,提出了一种中心距离比值加权主元成分分析(CDRWPCA)算法。算法计算样本每维特征的中心距离比值来衡量特征间的差异，并根据特征差异构造权重因子,对更具有鉴别性的特征赋予更大的权重,得到加权数据集;然后对加权数据集运用PCA进行特征提取后将提取后的数据集送入支持向量机(SVM)验证算法的有效性。算法相比较与PCA算法增加了时间复杂度,但相对于PCA算法本身的时间复杂度,增加不多。在网络故障诊断中的实验结果表明算法能在提取特征维数更少的情况下,提高了故障识别率。     

泵工况集中监控和管理系统应用

泵工况仪可以实时记录电潜泵运行参数,能够直观反映电潜泵工作状态、油藏参数变化。操作人员每日汇总和分析泵工况数据,由于无法实时监测,且每台泵工况历史数据需要存储卡导出查看,所以存在不能及时发现电潜泵异常状态的问题。利用RS485通信网络,实现对17台泵工况数据的集中监控和管理,为提升油井电潜泵管理水平提供借鉴。     

基于PCA的RBF神经网络预测方法研究

主成分分析(PCA)法可以提取样本集的主成分,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数。针对用RBF神经网络进行多因素时间序列预测时样本特征指标过多的问题,提出用统计理论的PCA方法对数据进行预处理,再选出几个主成分作为神经网络的输入节点.仿真实验表明,基于PCA的RBF神经网络模型在拟合预测中与一般的RBF神经网络模型相比有较好效果,简化了网络结构,改善了预测精度.     

基于SPC的高炉炉况异常检测研究

针对高炉冶炼过程复杂多变,影响高炉炉况的因素众多且运行过程复杂,为保证高炉炉况稳定顺行,开发了一种基于主元分析(PCA)和统计过程控制(SPC)的高炉炉况异常检测模型。由于高炉运行参数具有高耦合和非高斯的特点,该模型首先采用主元分析算法对高炉实际生产的历史离线数据进行聚类分析,然后应用基于T²统计量的多元控制图和单值控制图对聚类后的新变量和相关参数进行监测,从而达到监测高炉出现异常炉况的目的。该模型可以实时监测高炉炉况的异常波动,其中PCA算法将高炉本身的高维数据降到低维,大幅去除数据中的噪声和不重要特征,在实际生产和应用中,节省了大量的成本和时间。选取马钢某高炉炼铁过程为应用场景,结合数据特点调整和改进算法,通过历史数据模拟和实时在线运行验证模型的可靠性和算法的有效性,同时也对指导高炉实际操作技术做出了一定的贡献。     

一种扩展的关联规则挖掘算法

提出一种扩展的关联规则挖掘算法, 该算法扩展了传统 算法都是针对二元数据矩阵的缺点, 引入了挖掘量化的关联规则, 通过试验发现, 该算法同样适用于传统的布尔矩阵. 该算法主要是基于主成分分析法发现数据中特征向量的思想来挖掘数据中的量化关联, 同时定义了比例项目集. 该算法在时空复杂性上也取得了较好的效果     

一种基于主成分分析的稀疏数据模式分类隐私保护算法

 模式分类过程涉及到对原始训练样本的学习,容易导致用户隐私的泄露。为了避免模式分类过程中的隐私泄露,同时又不影响模式分类算法的性能,提出一种基于主成分分析（PCA）的模式分类隐私保护算法。该算法利用PCA 提取原始训练数据的主成分,并将原始训练样本集合转化为主成分的新样本集合,然后利用新样本集合进行分类学习。选用Adult 数据集和KDDCUP 99 数据集进行仿真实验,并采用正确率和召回率进行性能评价,结果表明,该隐私保护算法通过PCA 提取原始数据特征属性的主成分,可避免原始属性的泄露,同时PCA 在一定程度上可实现去噪,从而使分类器的分类性能优于原始数据集的分类性能。与已有算法比较,该隐私保护算法具有更好的模式分类精度和隐私保护性能。     

基于主成分分析协同随机森林算法的热连轧带钢宽度预测

为提高热连轧粗轧带钢生产过程中换钢种、换规格及换辊后的首块带钢宽度设定模型精度,本文提出一种基于主成分分析协同随机森林(PCA-RF)算法的宽度预测模型.采用主成分分析法对数据样本合理分析,通过计算特征值、主成分贡献度及累计贡献度进行特征选择.在PCA筛选的变量数据集上训练最佳随机森林宽度预测模型.同时,使用支持向量机回归(SVR)、K-最近邻(KNN)模型进行对比验证.通过实际应用表明,PCA-RF各道次宽度模型R-squared值控制在99.9%~1,且96%以上样本点预测误差在-5~5mm,从而证明该模型实现了换钢种、换规格及换辊后的首块钢宽度的高精度预测.     

基于二代Curvelet和PCA变换的遥感影像融合

提出了一种基于二代Curvelet变换和PCA变换的图像融合方法.首先对低分辨率多光谱图像进行PCA变换得到各个主成分,然后对高分辨率图像和低分辨率图像的前三个主分量进行Curvelet变换,并进行系数调整实现融合.最终得到PCA反变换后的融合图像.经实验结果表明,该方法有效,优于传统的融合方法.     

2.4GHz网络信道估计与识别

在2.4GHz网络中,由于wifi、zigbee和bluetooth这3种系统工作在同一频段,致使它们通信时会出现干扰.为区分出不同系统的信号,基于盲源分离理论,介绍了线性主成分方法(PCA)、递推最小二乘算法(RLS)和2.4GHz系统,推导了RLS型算法和信号识别公式,采用Matlab仿真,结合以前改进的RSL算法和信号识别方法,提出一种改进的RLS算法.经过分析,证明该改进的算法可以从混迭信号中有效地分离出各源信号,特别是使这3个系统的不同信号分离,确定每个信号的所属系统及所占信道.     

基于主成分分析和改进K-means算法的极轨气象卫星数据处理软件分型研究

提出了一种基于主成分分析方法和改进K-means算法的气象软件分型方法,该方法利用软件运行时资源消耗情况来刻画软件运行特征和对软件分类.首先引入主成分分析方法对软件运行特征进行降维;然后采用改进K-means算法对气象数据处理软件进行分型;最后结合主成分分析结果解释各类软件运行特征的意义.提出了一套指标体系刻画软件,使用该指标体系可以判断极轨气象卫星数据处理的各类软件运行是否正常,通过实验证明,该方法的分类结果与实际情况相符.同时,该指标体系可作为优化软硬件资源分配和提高软件运行效率的依据.     

基于ANFIS的软测量模型在浮选中的应用

以浮选过程为研究对象,提出一种基于自适应神经-模糊推理系统的经济技术指标软测量模型。该模型采用主元分析进行输入数据集降维,运用最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统结构参数进行优化设计。该混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度,仿真结果表明,提出的模型能很好地实现浮选过程经济技术指标的全局预测,满足优化浮选药剂添加的计算要求。