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非负矩阵分解(NMF)作为一种新的矩阵降维技术己经广泛应用于不同的科学领域。NMF要求待分解矩阵元素均为非负值,但是,实际工业过程所产生的运行数据并不能保证都是非负的。针对这一问题,提出一种新算法——广义投影非负矩阵分解(GPNMF)。利用GPNMF提取测量矩阵中包含过程运行特征的隐变量信息,使之与过程监控技术相结合来实现工业过程的故障检测,并构建相应的贡献图法来实现故障分离。将所提算法应用于国内某电厂1000 MW机组锅炉系统,实验结果验证了新方法对故障检测及分离的有效性。