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重构贡献在变压器故障诊断中的应用

计算机工程 2011年第23期37卷 226-228,231页

作者：唐勇波桂卫华欧阳伟中南大学信息科学与工程学院长沙410083 宜春学院物理科学与工程技术学院江西宜春336000 中国瑞林工程技术有限公司南昌330002

在常规DGA诊断方法中,存在故障数据不敏感的问题。为此,提出一种基于重构贡献的变压器故障诊断方法。该方法在建立主元分析模型后,采用SPE和T2统计量检测故障,在分析重构贡献法故障诊断性能的基础上,利用重构贡献法识别故障。实例研究... 详细信息

在常规DGA诊断方法中,存在故障数据不敏感的问题。为此,提出一种基于重构贡献的变压器故障诊断方法。该方法在建立主元分析模型后,采用SPE和T2统计量检测故障,在分析重构贡献法故障诊断性能的基础上,利用重构贡献法识别故障。实例研究结果表明,该方法可以识别故障发生的原因,提高故障诊断的准确性,具有较好的故障识别能力。

关键词：主元分析重构贡献变压器故障诊断

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基于重构贡献的双容水箱故障诊断方法

解放军理工大学学报（自然科学版） 2014年第2期15卷 103-108页

作者：张也维范家璐东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

针对流程工业过程中变量数据众多,变量间耦合性强,常规主元分析法对于故障数据的分离存在一定局限性,提出了基于主元分析和重构贡献的双容水箱系统故障检测与诊断方法,介绍了一种基于SPE和T2统计量的综合评价指标,定义了重构贡献统计量... 详细信息

针对流程工业过程中变量数据众多,变量间耦合性强,常规主元分析法对于故障数据的分离存在一定局限性,提出了基于主元分析和重构贡献的双容水箱系统故障检测与诊断方法,介绍了一种基于SPE和T2统计量的综合评价指标,定义了重构贡献统计量,分析了重构贡献法的故障诊断性能,利用重构贡献法与传统贡献法进行对比诊断实验研究,并验证了重构贡献法故障诊断的有效性。

关键词：主元分析双容水箱故障诊断重构贡献

主元分析和重构贡献在变压器故障检测与诊断中的应用

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机械科学与技术 2012年第2期31卷 206-212页

作者：唐勇波桂卫华欧阳伟中南大学信息科学与工程学院长沙410083 宜春学院物理科学与工程技术学院宜春336000 中国瑞林工程技术有限公司南昌330002

针对常规DGA诊断方法对故障数据不敏感和诊断能力不足等问题,提出了基于主元分析和重构贡献的变压器故障检测与诊断方法。该方法在建立PCA模型后,基于故障重构的思想,定义重构贡献统计量并应用于变压器故障检测,分析了重构贡献法的故障... 详细信息

针对常规DGA诊断方法对故障数据不敏感和诊断能力不足等问题,提出了基于主元分析和重构贡献的变压器故障检测与诊断方法。该方法在建立PCA模型后,基于故障重构的思想,定义重构贡献统计量并应用于变压器故障检测,分析了重构贡献法的故障诊断性能并利用重构贡献法进行诊断。实例研究结果表明:该方法的检测正确率超过95%且对检测DGA含量小的故障有一定的效果,同时,也验证了重构贡献法故障诊断的有效性。

关键词：主元分析变压器故障检测故障诊断重构贡献贡献图

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基于重构贡献和互相关的故障识别方法

化工自动化及仪表 2020年第1期47卷 56-62页

作者：潘磊赵忠盖刘飞江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室

目前基于数据驱动模型的故障检测研究中,用于故障定位的方法很少。针对常用故障定位方法--重构贡献法在使用中存在拖尾效应的问题,提出重构贡献(RBC)与互相关法(CC)相结合的故障识别方法。该方法通过重构贡献方法筛选出候选故障变量集,... 详细信息

目前基于数据驱动模型的故障检测研究中,用于故障定位的方法很少。针对常用故障定位方法--重构贡献法在使用中存在拖尾效应的问题,提出重构贡献(RBC)与互相关法(CC)相结合的故障识别方法。该方法通过重构贡献方法筛选出候选故障变量集,再通过蒙特卡洛模拟判断变量集中变量之间是否存在显著的因果关系,最后由互相关函数峰值得到滞后时间从而实现故障变量的识别。最后,通过TE过程仿真验证了该方法的有效性。

关键词：故障识别传感器重构贡献拖尾效应互相关小波去噪蒙特卡洛模拟因果关系

基于简化区间核全局-局部特征融合的采煤机智能故障诊断

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煤炭学报 2024年

作者：李宁丁华孙晓春刘泽平浦国树煤矿综采装备山西省重点实验室太原理工大学机械与运载工程学院陕西通为数字科技有限公司太重煤机有限公司

采煤机作为煤炭开采的主要装置之一，其健康状态受工作环境恶劣、操作空间狭窄等因素影响而难以准确监测，且极易受到煤岩的冲击而发生故障，直接影响采煤机工作效率。此外，由于采煤机特殊的工作环境，使采集的振动数据极易受到各种因... 详细信息

采煤机作为煤炭开采的主要装置之一，其健康状态受工作环境恶劣、操作空间狭窄等因素影响而难以准确监测，且极易受到煤岩的冲击而发生故障，直接影响采煤机工作效率。此外，由于采煤机特殊的工作环境，使采集的振动数据极易受到各种因素的干扰而变的难以使用，影响其监测可靠性和智能化水平。为准确监测采煤机健康状态，以采煤机正常状态下的电流、温度、流量等容易获取的数据为基础，综合考虑数据集的全局和局部特征以避免其结构信息的丢失。利用主成分分析PCA (Principal component analysis)和局部保持投影LPP (Locality preserving projections)构建的目标函数，结合互信息、核函数、区间内积估计和重构贡献的方法建立了一种基于简化区间核全局-局部特征融合SIKGLFF(Simplified interval kernel global–local feature fusion)的智能故障诊断方法，用于对表征采煤机状态的非线性不确定数据进行特征提取。并使用山西斜沟煤矿采煤机实际运行数据模拟故障和沙曲二号煤矿实际故障数据对所提方法的性能进行评估实验。结果表明，与中点-半径核PCA、核局部保持投影和区间核全局-局部特征融合算法相比，所提方法对采煤机的单变量模拟故障、多变量的截齿损耗和水路堵塞故障具有良好的监测效果，其故障监测准确率分别达到了99.90%、99.40%和98.70%，计算时间分别只有0.324s、0.367s和0.345s，而且可以准确识别产生故障的相关变量，为采煤机故障位置的确定提供理论依据，也为工作人员维护性决策的准确实施指明了方向。

关键词：采煤机不确定过程非线性数据智能故障诊断特征融合重构贡献

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k近邻补值方法在工业过程故障诊断中的应用

上海交通大学学报 2015年第6期49卷 830-836页

作者：李元吴杰王国柱沈阳化工大学信息工程学院沈阳110142 东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

针对贡献图分析方法在故障分离方面存在拖尾效应以及不能准确定位故障变量的问题,提出一种将k近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)补值与传统贡献图相结合的故障定位方法.首先利用主成分分析建模并求取综合控制指标;然后将kNN方法与综合控制... 详细信息

针对贡献图分析方法在故障分离方面存在拖尾效应以及不能准确定位故障变量的问题,提出一种将k近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)补值与传统贡献图相结合的故障定位方法.首先利用主成分分析建模并求取综合控制指标;然后将kNN方法与综合控制指标相结合初步提取故障变量;最终用贡献图从初步提取的故障变量中确定故障根源,该方法有效地避免了正常变量的贡献值对最终诊断结果的影响.本文运用数值算例和TE过程进行仿真,并将该方法与基于重构的贡献方法比较,验证了算法的准确性和有效性.

关键词： k最近邻重构贡献贡献图故障诊断

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基于CTA-DKPCA的化工过程故障诊断

控制工程 2021年第5期28卷 844-850页

作者：张佳鑫罗文嘉戴一阳西南石油大学化学化工学院四川成都610500 四川大学化学工程学院四川成都610065

在传统动态核主元分析(DKPCA)中引入循环时间算法(CTA),提出了基于循环时间算法与动态核主元分析(CTA-DKPCA)的故障诊断方法。该方法通过引入循环时间逻辑,对动态数据矩阵分段捕捉故障信息,提升了故障诊断精度与速度,再使用基于重构贡献... 详细信息

在传统动态核主元分析(DKPCA)中引入循环时间算法(CTA),提出了基于循环时间算法与动态核主元分析(CTA-DKPCA)的故障诊断方法。该方法通过引入循环时间逻辑,对动态数据矩阵分段捕捉故障信息,提升了故障诊断精度与速度,再使用基于重构贡献(RBC)的方法来识别故障变量、诊断故障原因。将该方法应用于田纳西伊斯曼(TE)过程进行故障诊断分析,与PCA及其衍生算法和2阶SVM算法比较,结果表明CTA-DKPCA模型对故障的检测与变量识别具有较高的敏感度。

关键词：故障诊断动态核主元分析重构贡献变量识别

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数据驱动的工业过程多故障的诊断方法

数据驱动的工业过程多故障的诊断方法

作者：周威华中科技大学

学位级别：硕士

现代化制造工业的生产环境通常非常复杂,发生事故的后果是不堪设想的,而故障诊断技术可以有效地提高系统的安全性,降低事故风险,提高经济效益。数据驱动的故障诊断技术能避开机理建模困难的问题,它是基于工业过程中实时采集的海量数据... 详细信息

现代化制造工业的生产环境通常非常复杂,发生事故的后果是不堪设想的,而故障诊断技术可以有效地提高系统的安全性,降低事故风险,提高经济效益。数据驱动的故障诊断技术能避开机理建模困难的问题,它是基于工业过程中实时采集的海量数据来分析故障,已经成为了企业界和学术界关注的热点之一。基于多元统计分析的方法被广泛应用于工业过程监控。在检测到故障发生后,往往还需要对故障进行溯源,追踪并定位故障变量。传统的故障诊断方法包括贡献图方法、基于重构贡献（RBC）的方法和贝叶斯决策的方法,但这些方法都不同程度地存在着下列问题:其一是“污染效应”的影响,即正常变量受到故障变量的影响被误判为故障;其二是多故障、微小故障的复杂情形下,已有的方法无法提取有效的故障特征,造成误判和漏判;其三是计算的复杂度过高,不具有实际应用价值。针对这些问题,本文提出了基于改进Fisher判别分析的故障诊断方法。首先从几何角度分析了Fisher判别分析的分类思路,在此基础上对其进行改进,调整了分类的原则,以提取出故障特征;然后将传统的RBC拓展到了多维度的层面,并结合提取出的故障特征,对故障变量进行了定位;最后通过工业过程案例验证了该方法的有效性。该方法很好的解决了多维度故障的诊断问题,能区分故障变量间的主次关系,并且适用于更微小的故障,另外大幅度的降低了诊断复杂度。接着,本文还提出了基于贝叶斯理论与多维度重构贡献的故障诊断方法。首先训练正常数据集获取变量的概率密度函数,定义了“偏差因子”概念,并推导出其概率模型,再通过贝叶斯理论计算出后验概率,然后结合多维度RBC确定了故障变量。最后通过工业过程案例验证了该方法的优越性。与基于改进Fisher判别分析的方法相比,这种方法的解释能力更好,后验概率更具有指导意义,另外还进一步提高了对微小故障的适应能力。

关键词：故障诊断重构贡献多元贡献分析贝叶斯理论判别分析

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主元分析在变压器故障检测与识别中的应用

计算机应用与软件 2010年第4期27卷 224-226,260页

作者：唐勇波欧阳伟宜春学院物理科学与工程技术学院江西宜春336000 中国瑞林工程技术有限公司江西南昌330002

针对IEC三比值法进行变压器故障诊断存在缺编码、编码边界模糊和诊断率偏低的问题,提出了采用主元分析和重构贡献图的故障诊断方法。在建立的PCA(Principal Component Analysis)统计过程模型上,构建SPE、T2统计量和重构贡献指标对变压... 详细信息

针对IEC三比值法进行变压器故障诊断存在缺编码、编码边界模糊和诊断率偏低的问题,提出了采用主元分析和重构贡献图的故障诊断方法。在建立的PCA(Principal Component Analysis)统计过程模型上,构建SPE、T2统计量和重构贡献指标对变压器故障进行检测,并分析了贡献图法和重构贡献法的故障诊断性能。仿真结果表明基于主元分析和重构贡献图的故障诊断方法对数据更敏感,能够有效弥补IEC三比值法的不足,提高故障诊断正确率。

关键词：主元分析故障诊断重构贡献诊断率