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Reconstruction based approach to sensor fault diagnosis using auto-associative neural networks

Journal of Central South University 2014年第6期21卷 2273-2281页

作者： Mousavi Hamidreza Shahbazian Mehdi Jazayeri-Rad Hooshang Nekounam Aliakbar Department of automation and Instrumentation Engineering Petroleum University of Technology Khuzestan Gas Company Instrumentation UnitAhwaz 63428Iran

Fault diagnostics is an important research area including different *** component analysis(PCA)is a linear technique which has been widely *** nonlinear processes,however,the nonlinear principal component analysis(NLPCA)should be *** this work,NLPCA based on auto-associative neural network(AANN)was applied to model a chemical process using historical ***,the residuals generated by the AANN were used for fault detection and then a reconstruction based approach called enhanced AANN(E-AANN)was presented to isolate and reconstruct the faulty sensor *** proposed method was implemented on a continuous stirred tank heater(CSTH)and used to detect and isolate two types of faults(drift and offset)for a *** results show that the proposed method can detect,isolate and reconstruct the occurred fault properly.

关键词： fault diagnosis nonlinear principal component analysis auto-associative neural networks

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