基于鲁棒主元分析的故障诊断方法

邓晓刚; 田学民

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基于鲁棒主元分析的故障诊断方法

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针对工业过程的建模数据中含有离群点的情况,提出了一种基于鲁棒主元分析(PCA)的故障诊断方法.该方法使用广义极大似然估计(M估计)代替最小二乘估计,将传统的主元分析问题转化为一个加权的重构误差优化问题,然后通过改进的非线性迭代部分最小二乘(NIPALS)算法来求得问题的最优解,在此基础上建立主元模型并构造监控统计量检测过程故障.在连续搅拌反应器(CSTR)仿真系统上的应用结果表明,鲁棒PCA方法能够消除离群点对主元模型的影响,比PCA方法分析过程数据更为准确,能更有效地诊断过程故障.

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来源
《中国石油大学学报（自然科学版）》 |2008年第1期|147-151|共5页
作者
邓晓刚; 田学民;
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作者单位

中国石油大学,信息与控制工程学院,山东,东营,257061;

中国石油大学,信息与控制工程学院,山东,东营,257061;

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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
故障诊断; 鲁棒主元分析; 离群点; NIPALS算法; M估计;

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