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题名基于LECA的多工况过程故障检测方法
被引量：13
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作者
钟娜
邓晓刚
徐莹
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机构
中国石油大学(华东)信息与控制工程学院
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出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期4929-4940,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(61273160
61403418)
山东省自然科学基金项目(ZR2014FL016)~~
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文摘
针对工业过程监控中的多工况复杂分布数据,提出一种基于局部熵成分分析(LECA)的故障检测方法。为处理数据的多模态分布问题,LECA首先采用KNN-Parzen窗方法估计变量的局部概率密度,进一步构造局部相对概率密度函数降低对窗参数选择的敏感性。为有效挖掘非高斯分布数据中的特征信息,利用信息熵理论计算过程数据的局部信息熵,并采用独立元分析(ICA)方法建立局部熵成分统计模型,实时检测过程故障。在数值例子和连续搅拌反应釜(CSTR)上的仿真结果表明,该方法在故障检测过程中能够获得较好的监控性能。
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关键词
故障检测
多工况过程
局部相对概率密度估计
信息熵
独立元分析算法
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Keywords
fault detection
multimode process
local relative density estimate
information entropy
independent component analysis
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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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题名DEBA优化加权D-S证据融合的煤矿瓦斯监测策略
被引量：1
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作者
付华
梁小飞
李涛
司南楠
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机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
国网辽宁省电力有限公司葫芦岛供电公司
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第8期143-146,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71371091)
辽宁省重点实验室项目(LJZS)
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文摘
针对煤矿瓦斯监测系统的非线性、时变性和多参数强耦合性问题,提出了一种差分进化改进蝙蝠算法(DEBA)优化加权D-S证据融合的煤矿安全监测策略。通过核独立主元分析算法(KICA)对煤矿井下多种传感器采集的原始数据初步处理,进行特征提取,再应用加权D-S证据理论进行数据融合处理,同时采用DEBA算法对加权平均D-S理论的权重进行优化,建立煤矿瓦斯监测模型,可对矿井下的瓦斯状态作出及时判断,并相应地采取决策。MATLAB仿真结果表明:该监测模型能够显著提高煤矿瓦斯监测的精确度和泛化能力以及全局决策的快速性与合理性。
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关键词
瓦斯监测
数据融合
蝙蝠算法
核独立主元分析(KICA)算法
D-S证据理论
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Keywords
gas monitoring
data fusion
bat algorithm
kernel independetc principal component analysis(KICA)algorithm
D-S evidence theory
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分类号
TD712.52
[矿业工程—矿井通风与安全]
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