基于SFA的工业过程质量相关的在线故障检测

索寒生; 蒋白桦; 宫向阳; 王永耀; 贾贵金

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基于SFA的工业过程质量相关的在线故障检测

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考虑到传统工业过程监测方法容易忽略掉过程动态信息的现象,提出了基于慢特征分析(Slow Feature Analysis, SFA)的在线特征选择与重排序的质量相关的故障检测方法(改进FROSSFA),将SFA故障检测扩展到质量相关的故障检测领域。最后将所提方法应用在TE过程上,仿真结果表明改进的FROSSFA方法具有较高的故障检测率,并能准确判断所发生故障是否与质量相关。

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来源
《控制工程》 |2019年第6期|1222-1227|共6页
作者
索寒生; 蒋白桦; 宫向阳; 王永耀; 贾贵金;
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作者单位

石化盈科信息技术有限责任公司;

中国石油化工集团公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
慢特征分析; 质量相关的故障检测; 在线监测;

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