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IPCA在故障检测与分离中的应用
引用本文:成成,黄道. IPCA在故障检测与分离中的应用[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2000, 26(5): 502-506
作者姓名:成成  黄道
作者单位:华东理工大学自动化工程中心,上海,200237
基金项目:‘863’项目! ( 863- 511- 854- 0 0 7),上海市重点学科基金!( B980 4 0 3)资助课题
摘    要: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。

关 键 词:主元分析 故障检测 故障分离 工况故障 IPCA
修稿时间:2000-04-26

Fault Detection and Diagnosis by Integrated Principal Component Analysis
CHENG Cheng,HUANG Dao. Fault Detection and Diagnosis by Integrated Principal Component Analysis[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2000, 26(5): 502-506
Authors:CHENG Cheng  HUANG Dao
Abstract:A new method, integrated principle component analysis (IPCA), of detecting faults of sensors and proecss, seperating them from each other and compensating for sensor faults is presented in this paper. It is based on the PCA model and employes such techniques of IPCA as T 2 check value, Q check value and fault compensation. Simulation results show that it is fairly effective.
Keywords:principal component analysis  fault detection  fault diagnosis  fault compensation
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