基于核慢特征分析的工业过程微小故障检测方法研究  

Research on Incipient Fault Detection in Industrial Processes Based on Kernel Slow Feature Analysis

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作  者:张成[1] 刘鹏[2] 孙立文 李元[2] ZHANG Cheng;LIU Peng;SUN Li-wen;LI Yuan(Shenyang University of Chemical Technology,Shenyang 110142,China)

机构地区:[1]沈阳化工大学理学院,辽宁沈阳110142 [2]沈阳化工大学,辽宁沈阳110142

出  处:《通化师范学院学报》2023年第8期68-74,共7页Journal of Tonghua Normal University

基  金:辽宁省教育厅基本科研项目(LJKMZ20220792,LJ2020021);辽宁省研究生教育教学改革项目(LNYJG2022177).

摘  要:传统的核慢特征分析(Kernel Slow Feature Analysis,KSFA)在非线性动态过程监控中存在微小故障检测率低的问题.针对该问题,该文提出了一种加权统计局部核慢特征分析(Weighted Statistical Local Kernel Slow Feature Analysis,WSLKSFA)故障检测方法.利用KSFA方法提取过程中具有缓慢变化的特征空间数据和残差空间数据;利用局部方法中残差函数的思想和加权统计特征构造数据改进的统计特征,增大故障样本的偏离程度;利用新的数据集建立过程监控检测统计量完成过程故障检测.将所提出的方法通过田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程进行验证,通过与KPCA、SFA、KSFA作对比分析,验证WSLKSFA方法在微小故障的检测能力方面所具有的优越性.Kernel slow feature analysis(KSFA)has a low detection rate of minor faults in nonlinear dy⁃namic process monitoring.To solve this problem,a novel incipient fault detection method in industrial pro⁃cesses based on kernel slow feature analysis(WSLKSFA)is proposed in this paper.Firstly,the space spa⁃tial data and residual space data with slow changes in the extraction process are calculated using KSFA.Then,the idea of residual function in local method is used to construct statistical characteristics of data,and then the idea of weight is introduced into the statistical characteristics to increase the influence of fault samples.Finally,the new data set is used to establish statistics for detection.The proposed algorithm is verified by Tennessee-Eastman(TE)process.Compared with KPCA,SFA and KSFA,it is verified that the proposed method has certain superiority in detecting incipient faults.

关 键 词:核慢特征分析 微小故障 故障检测 特征提取 

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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