改进主元分析方法及数据重构在工业系统中的故障诊断研究

来源 :南京理工大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：bbboy

【摘要】

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为了更加准确地对复杂工业生产系统进行故障判断,使生产系统更加稳定地运行,采用了改进的主元分析(Principal component analysis,PCA)方法及数据重构对工业过程进行故障诊断

【作者】

：

杜海莲苗诗瑜杜文霞吕锋

【机构】

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河北师范大学职业技术学院,北京交通大学电气工程学院

【出处】

：

南京理工大学学报:自然科学版

【发表日期】

：

2019年1期

【关键词】

：

主元分析故障分析故障重构主元显著关联的检测残差变量一般变量残差生产安全 principal component analysis fault anal

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61673160,60974063,61175059),河北省自然科学基金(F2014205115),河北省教育厅课题(ZD2016053,QN2018087).

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为了更加准确地对复杂工业生产系统进行故障判断,使生产系统更加稳定地运行,采用了改进的主元分析(Principal component analysis,PCA)方法及数据重构对工业过程进行故障诊断研究。采集工业系统正常和故障状态时的数据,将传统的PCA算法中平方预测误差(Squared prediction error,SPE)统计量分成两个,分别为主元显著关联的检测残差变量(Principal-component-related variable residual,PVR)和一般变量残差(Common

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