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题名基于动态特性描述的变量加权型分散式故障检测方法
被引量：3
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作者
钟凯
韩敏
韩冰
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机构
大连理工大学电子信息与电气工程学部
上海船舶运输科学研究所航运技术与安全国家重点实验室
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期2205-2213,共9页
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基金
国家自然科学基金(61773087)资助。
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文摘
现代工业生产过程往往具有复杂的动态特性:不同测量变量间会存在不同的时序相关性,且变量间的相互影响会反映在不同的采样时刻上.现有的动态过程监测模型往往不能充分挖掘变量间的动态特性,其故障检测效果也有待进一步提高.在此背景下,本文提出一种基于动态特性描述的变量加权型分散式故障检测方法.利用最大相关最小冗余(Minimal redundancy maximal relevance,mRMR)算法更准确地描述动态过程变量间的相关性关系,并利用该相关性的值对原始增广矩阵进行加权处理,且不同延迟变量对当前测量值的影响大小就通过权值来体现,因此能更加全面地刻画该测量值的动态特性.最后建立一种融合mRMR算法,贝叶斯推理以及动态主成分分析(Dynamic principal componemt amalysis,DPCA)模型的新的分布式建模策略,提高了模型的容错能力和泛化能力,取得了更好的故障检测结果.
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关键词
主成分分析
故障检测
最大相关最小冗余
加权型分散式方法
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Keywords
Principal component analysis
fault detection
minimal redundancy maximal relevance(mRMR)
weighted decentralized method
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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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