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Decentralized Fault Diagnosis of Large-scale Processes Using Multiblock Kernel Principal Component Analysis

自动化学报 2010年第4期36卷 593-597页

作者： ZHANG Ying-Wei ZHOU Hong QIN S. Joe Key Laboratory of Integrated Automation of Process Industry Ministry of Education S henyang 110004 P.R.China Mork Family Department of Chemical Engineering and Materials Science Ming Hsieh Department of Electrical Engineering Daniel J. Epstein Department of Industrial and Systems Engineering University of Southern California Los Angeles CA 90089-1211 United States of America

In this paper,a multiblock kernel principal component analysis(mbkpca)algorithm is proposed. Based on mbkpca,a new fault detection and diagnosis approach is proposed to monitor large-scale processes. In particular, definitions of nonlinear block contributions to T~2 and the squared prediction error(SP E)statistics are first proposed in order to diagnose nonlinear faults. In addition, the relative contribution, which is the ratio of the contribution to the corresponding upper control limit,is considered to find process variables or blocks responsible for faults. The proposed method is applied to fault detection and diagnosis in the Tennessee Eastman process. The proposed decentralized nonlinear approach effectively captures the nonlinear relationship in the block process variables and shows superior fault diagnosis ability compared with other methods

关键词：分散系统 mbkpca SPF PCA

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