基于可变多元统计模型的故障诊断方法  

The Approach of Fault Diagnosis Based on Variable Multivariate Statistical Model

作　　者：高翔[1] 王纲[2] 马纪虎[1] 

机构地区：[1]中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110015 [2]沈阳化工学院,沈阳110021

出　　处：《上海海运学院学报》2001年第3期51-55,共5页Journal of Shanghai Maritime University

摘　　要：在间歇反应过程中 ,由于各批次多元轨迹时间长度不同 ,无法使用固定多方向主元分析(MPCA)模型对过程中新批次数据进行故障诊断 ;因此 ,提出了用递推式动态时间错位 (DTW )算法 ,对每一个新批次的情况自适应地确定该批次的MPCA模型 ,仿真结果证明该方法有效。Due to the difference in time lengths of multivariate trajectories in the batch process, it is difficult to diagnose the fault of the new batch based on the fixed MPCA model. The approach of adaptive MPCA to the new batch with the recursive Dynamic Time Warping algorithm is presented, and the simulation results prove the effectiveness of the approach.

关 键 词：间歇过程 动态时间错位 多向主元分析 多元统计过程控制 故障诊断 方法 可变多元统计模型 

分 类 号：TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]