【摘 要】
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针对慢特征分析(SFA)算法在特征选择时没有利用过程在线故障信息的问题,提出基于选择在线故障相关特征的慢特征分析(FRSFA)故障检测算法。首先采用SFA算法提取过程动态特征,
【机 构】
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工业过程知识自动化教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61903026,61673053),中央高校基本科研业务费(FRF-TP-18-103A1)
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针对慢特征分析(SFA)算法在特征选择时没有利用过程在线故障信息的问题,提出基于选择在线故障相关特征的慢特征分析(FRSFA)故障检测算法。首先采用SFA算法提取过程动态特征,采用核密度估计方法估计特征平均阈值,作为在线特征选择的基准。然后记录超过平均阈值的在线慢特征为故障相关特征,在正常数据的动态特征中挑选当前故障相关特征,估计当前监测样本的控制限。最后,将提出的算法应用于田纳西-伊斯曼过程,结果表明相比于主成分分析和SFA算法,FRSFA算法充分利用动态过程在线故障信息,增强模型的有效性。
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