基于加权统计局部核主元分析的非线性化工过程微小故障诊断方法

来源 :化工学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lvyuxuan3652008

【摘要】

：

传统统计局部核主元分析(statistical local kernel principal component analysis, SLKPCA)在构造改进残差时未考虑样本的差异性,使得故障样本信息易于被其他样本所掩盖,针

【作者】

：

邓佳伟邓晓刚曹玉苹张晓玲

【机构】

：

中国石油大学（华东）信息与控制工程学院,中国石油大学胜利学院

【出处】

：

化工学报

【发表日期】

：

2019年7期

【关键词】

：

化工过程微小故障核主元分析统计局部方法故障诊断

【基金项目】

：

中央高校基本科研业务费专项资金(17CX02054);国家自然科学基金项目(61403418,21606256);山东省自然科学基金项目(ZR2014FL016,ZR2016FQ21,ZR2016BQ14);山东省重点研发计划项目(2018GGX101025);山东省高等学校科技计划项目(J18KA359);中国石油大学胜利学院科技计划项目(KY2017002);浙江大学工业控制技术国家重点实

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传统统计局部核主元分析(statistical local kernel principal component analysis, SLKPCA)在构造改进残差时未考虑样本的差异性,使得故障样本信息易于被其他样本所掩盖,针对该问题,提出一种基于加权统计局部核主元分析(weighted statistical local kernel principal component analysis, WSLKPCA)的非线性化工过程微小故障诊断方法。该方法首先利用KPCA获取过程的得分向量和特征值并构建初始残差

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