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基于主元分析的火电厂生产过程故障检测研究
被引量：
8
1
作者
牛征
刘吉臻
牛玉广
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2005年第4期31-35,共5页
由于工况变化频繁,使用单一主元模型难以准确描述火电厂生产过程的统计特性,因此应用传统主元分析(PCA)故障检测方法会带来大量的误检。提出了一种适用于火电厂生产过程的改进PCA故障检测方法:首先用K均值聚类分析方法对过程数据进行分...
由于工况变化频繁,使用单一主元模型难以准确描述火电厂生产过程的统计特性,因此应用传统主元分析(PCA)故障检测方法会带来大量的误检。提出了一种适用于火电厂生产过程的改进PCA故障检测方法:首先用K均值聚类分析方法对过程数据进行分类得到各稳态工况下的数据;然后根据分类数据建立主元模型组来描述整个过程;最后在故障检测中对检测样本进行模糊划分,动态计算出与当前工况相适应的主元模型并进行检测。使用现场数据对比研究了传统方法和改进方法在锅炉过程故障检测中的应用情况。结果表明改进方法能适应工况变化,减少误检并提高检测灵敏度。
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关键词
主元分析
故障检测
火电厂生产过程
K均值聚类分析
模糊划分
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职称材料
题名
基于主元分析的火电厂生产过程故障检测研究
被引量：
8
1
作者
牛征
刘吉臻
牛玉广
机构
华北电力大学控制科学与工程学院
出处
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2005年第4期31-35,共5页
文摘
由于工况变化频繁,使用单一主元模型难以准确描述火电厂生产过程的统计特性,因此应用传统主元分析(PCA)故障检测方法会带来大量的误检。提出了一种适用于火电厂生产过程的改进PCA故障检测方法:首先用K均值聚类分析方法对过程数据进行分类得到各稳态工况下的数据;然后根据分类数据建立主元模型组来描述整个过程;最后在故障检测中对检测样本进行模糊划分,动态计算出与当前工况相适应的主元模型并进行检测。使用现场数据对比研究了传统方法和改进方法在锅炉过程故障检测中的应用情况。结果表明改进方法能适应工况变化,减少误检并提高检测灵敏度。
关键词
主元分析
故障检测
火电厂生产过程
K均值聚类分析
模糊划分
Keywords
PCA
fault detection
power plant operation
K-means cluster analysis
fuzzy partition
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于主元分析的火电厂生产过程故障检测研究
牛征
刘吉臻
牛玉广
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2005
8
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