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基于核状态空间ICA的非线性动态过程故障检测方法
被引量：
2
1
作者
蔡连芳
田学民
张妮
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期971-976,共6页
针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于核状态空间独立元分析的故障检测方法.采用核规范变量分析法将非线性动态过程数据映射到核状态空间,得到去相关的状态数据.对状态数据的各时延协方差矩阵进行加权求和得到状态数据的时序结...
针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于核状态空间独立元分析的故障检测方法.采用核规范变量分析法将非线性动态过程数据映射到核状态空间,得到去相关的状态数据.对状态数据的各时延协方差矩阵进行加权求和得到状态数据的时序结构矩阵,进而建立ICA统计模型,从状态数据中提取独立元特征数据,并构造监控统计量检测过程故障.在Tennessee Eastman过程上的故障检测结果表明,相比于传统的基于动态核主元分析的故障检测方法,该方法更加灵敏地检测到故障的发生,提高故障检测率.
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关键词
故障检测
非线性
动态特性
核规范变量分析
独立元
分析
故障检测率
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职称材料
题名
基于核状态空间ICA的非线性动态过程故障检测方法
被引量：
2
1
作者
蔡连芳
田学民
张妮
机构
中国石油大学信息与控制工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期971-976,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61273160)
山东省自然科学基金项目(ZR2011FM014)
山东省博士基金项目(BS2012ZZ011)
文摘
针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于核状态空间独立元分析的故障检测方法.采用核规范变量分析法将非线性动态过程数据映射到核状态空间,得到去相关的状态数据.对状态数据的各时延协方差矩阵进行加权求和得到状态数据的时序结构矩阵,进而建立ICA统计模型,从状态数据中提取独立元特征数据,并构造监控统计量检测过程故障.在Tennessee Eastman过程上的故障检测结果表明,相比于传统的基于动态核主元分析的故障检测方法,该方法更加灵敏地检测到故障的发生,提高故障检测率.
关键词
故障检测
非线性
动态特性
核规范变量分析
独立元
分析
故障检测率
Keywords
fault detection
nonlinearity
dynamic eharacteristic
kernel canonical variate analysis
independent component analysis
fault detection rate
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于核状态空间ICA的非线性动态过程故障检测方法
蔡连芳
田学民
张妮
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
2
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