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基于互信息-主成分分析-贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法
被引量：
8
1
作者
郭文强
李建望
+1 位作者
黄梓轩
肖秦琨
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第21期9144-9150,共7页
为了解决复杂工业过程中存在变量众多、特征提取困难等问题,提出一种基于互信息(mutual information, MI)、主成分分析(principal component analysis, PCA)和贝叶斯网络(Bayesian network, BN)相结合的诊断方法。利用互信息与PCA在故...
为了解决复杂工业过程中存在变量众多、特征提取困难等问题,提出一种基于互信息(mutual information, MI)、主成分分析(principal component analysis, PCA)和贝叶斯网络(Bayesian network, BN)相结合的诊断方法。利用互信息与PCA在故障特征信息提取的优势,并结合BN在建模中强大的学习能力,建立互信息-主成分分析-贝叶斯网络(mutual information-PCA-Bayesian network, MPBN)故障诊断模型,最后根据联合树推理算法完成推理实验,并在田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)过程进行仿真验证。实验结果表明,该方法有效提高了化工过程诊断的准确效率和稳定性,尤其可在传感器存在证据缺失等不确定性环境因素情况下,依然具有一定的故障诊断效果。
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关键词
故障诊断
互信息
PCA
贝叶斯网络
不完整证据
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题名
基于互信息-主成分分析-贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法
被引量：
8
1
作者
郭文强
李建望
黄梓轩
肖秦琨
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
西安工业大学电子信息工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第21期9144-9150,共7页
基金
国家自然科学基金(62071366)
陕西省科技厅重点研发计划(2020SF-286)
+1 种基金
陕西省教育厅产业化研究项目(18JC003)
西安市科技计划(2019216514GXRC001CG002GXYD1.1)。
文摘
为了解决复杂工业过程中存在变量众多、特征提取困难等问题,提出一种基于互信息(mutual information, MI)、主成分分析(principal component analysis, PCA)和贝叶斯网络(Bayesian network, BN)相结合的诊断方法。利用互信息与PCA在故障特征信息提取的优势,并结合BN在建模中强大的学习能力,建立互信息-主成分分析-贝叶斯网络(mutual information-PCA-Bayesian network, MPBN)故障诊断模型,最后根据联合树推理算法完成推理实验,并在田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)过程进行仿真验证。实验结果表明,该方法有效提高了化工过程诊断的准确效率和稳定性,尤其可在传感器存在证据缺失等不确定性环境因素情况下,依然具有一定的故障诊断效果。
关键词
故障诊断
互信息
PCA
贝叶斯网络
不完整证据
Keywords
fault diagnosis
mutual information
PCA
Bayesian network
incomplete evidence
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于互信息-主成分分析-贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法
郭文强
李建望
黄梓轩
肖秦琨
《科学技术与工程》
北大核心
2023
8
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