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改进主元分析方法及数据重构在工业系统中的故障诊断研究
被引量：
7
1
作者
杜海莲
苗诗瑜
+1 位作者
杜文霞
吕锋
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期72-77,85,共7页
为了更加准确地对复杂工业生产系统进行故障判断,使生产系统更加稳定地运行,采用了改进的主元分析(Principal component analysis,PCA)方法及数据重构对工业过程进行故障诊断研究。采集工业系统正常和故障状态时的数据,将传统的PCA算法...
为了更加准确地对复杂工业生产系统进行故障判断,使生产系统更加稳定地运行,采用了改进的主元分析(Principal component analysis,PCA)方法及数据重构对工业过程进行故障诊断研究。采集工业系统正常和故障状态时的数据,将传统的PCA算法中平方预测误差(Squared prediction error,SPE)统计量分成两个,分别为主元显著关联的检测残差变量(Principal-component-related variable residual,PVR)和一般变量残差(Common variable residual,CVR)对系统进行故障判断。为了使系统在检测出故障之后尽量减少故障数据对系统的影响,又进一步应用数据重构方法,将故障数据重构成正常数据,并采用有效度指标进行验证。在故障发生的过程中对故障部分进行检修和排除,把生产系统受到故障的影响降到最低。改进的PCA方法和数据重构方法运用田纳西—伊斯曼过程的数据验证,使故障的检测结果更加准确,保证了生产系统的正常运行行。
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关键词
主元分析
故障分析
故障重构
主元显著关联的检测
残差
变量
一般变量残差
生产安全
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职称材料
题名
改进主元分析方法及数据重构在工业系统中的故障诊断研究
被引量：
7
1
作者
杜海莲
苗诗瑜
杜文霞
吕锋
机构
河北师范大学职业技术学院
北京交通大学电气工程学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期72-77,85,共7页
基金
国家自然科学基金(61673160
60974063
+3 种基金
61175059)
河北省自然科学基金(F2014205115)
河北省教育厅课题(ZD2016053
QN2018087)
文摘
为了更加准确地对复杂工业生产系统进行故障判断,使生产系统更加稳定地运行,采用了改进的主元分析(Principal component analysis,PCA)方法及数据重构对工业过程进行故障诊断研究。采集工业系统正常和故障状态时的数据,将传统的PCA算法中平方预测误差(Squared prediction error,SPE)统计量分成两个,分别为主元显著关联的检测残差变量(Principal-component-related variable residual,PVR)和一般变量残差(Common variable residual,CVR)对系统进行故障判断。为了使系统在检测出故障之后尽量减少故障数据对系统的影响,又进一步应用数据重构方法,将故障数据重构成正常数据,并采用有效度指标进行验证。在故障发生的过程中对故障部分进行检修和排除,把生产系统受到故障的影响降到最低。改进的PCA方法和数据重构方法运用田纳西—伊斯曼过程的数据验证,使故障的检测结果更加准确,保证了生产系统的正常运行行。
关键词
主元分析
故障分析
故障重构
主元显著关联的检测
残差
变量
一般变量残差
生产安全
Keywords
principal component analysis
fault analysis
fault reconstruction
principal-component-related variable residual
common variable residual
production safety
分类号
TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进主元分析方法及数据重构在工业系统中的故障诊断研究
杜海莲
苗诗瑜
杜文霞
吕锋
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
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