基于递推规范变量残差和核主元分析的微小故障检测
Incipient fault detection based on recursive canonical variate dissimilarity and kernel principal component analysis作者机构：海军航空大学岸防兵学院山东烟台264001
出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)
年 卷 期：2022年第39卷第9期
页 面：1716-1724页
核心收录：
学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0701[理学-数学] 080201[工学-机械制造及其自动化]
主 题：故障检测 规范变量残差 核主元分析 微小故障 指数加权滑动平均 核密度估计
摘 要：微小故障由于故障征兆不明显从而很难在故障发生早期对其进行检测.针对该问题,本文提出了一种基于递推规范变量残差和核主元分析(RCVD-KPCA)的微小故障检测方法.首先构造规范变量残差,从中提取数据的线性特征.利用指数加权滑动平均法对规范变量残差进行递推滤波处理,提高规范变量残差对微小故障的敏感程度;然后使用KPCA提取规范变量残差中的非线性主成分作为非线性特征,根据提取的特征提出了两个新的故障检测统计量;此外,利用核密度估计确定故障检测统计量的控制限.由于同时提取了过程数据的线性和非线性特征,有效地提高了非线性动态过程中微小故障的可检测性.以闭环连续搅拌釜式反应器过程为例进行了仿真分析,仿真结果表明本文所提方法具有较好的故障检测性能.
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