动态内全潜结构投影的空间扩展故障检测方法
Space expansion fault detection method based on dynamic inner total projection to latent structures作者机构：火箭军工程大学导弹工程学院陕西西安710025 航空工业成都凯天电子股份有限公司四川成都610091 山西师范大学数学与计算机科学学院山西临汾041000 工业和信息化部电子第五研究所广东广州511370
出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)
年 卷 期：2024年第41卷第1期
页 面：72-82页
核心收录：
学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0701[理学-数学] 071101[理学-系统理论]
基 金：国家自然科学基金项目(61673387,61833016) 陕西省自然科学基金项目(2020JM-356)资助
主 题：DiPLS算法 结构化动态PCA算法 动态潜变量 数据驱动 故障检测
摘 要：动态内偏最小二乘(DiPLS)方法是基于数据驱动的潜结构投影的动态扩展算法,用于动态特征提取和关键性能指标预测.在大型装备系统中,传感器采集的当前时刻样本受历史样本的影响且可能包含较大噪声.在动态特征提取中,因DiPLS算法未按降序提取主成分,导致残差空间仍存在较大变异,动态和静态信息难以有效分离,影响故障检测性能.为此,本文提出了一种基于动态内全潜结构投影的故障检测方法(DiTPLS).首先,使用动态内偏最小二乘方法和向量自回归模型建立动态模型并检测故障,用于捕捉质量相关动态信息;基于结构化动态主成分分析算法建立一种改进的动态潜在变量模型,用于残差分解,提取质量无关的动态信息和静态信息,并构造合适的统计量进行故障检测.数值仿真和田纳西–伊斯曼过程实验验证了DiTPLS算法的有效性.
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