基于故障判别增强KECA算法的故障检测

来源 :化工学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ConchConch

【摘要】

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基于核熵主成分分析方法的统计模型仅利用正常工况下数据进行建模,而忽略了监控系统数据库中一些已知类别的先前故障数据。为了利用先前故障数据中包含的故障信息来增强故障

【作者】

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韩宇李俊芳高强田宇禹国刚

【机构】

：

天津理工大学电气电子工程学院,天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室,天津理工大学工程训练中心

【出处】

：

化工学报

【发表日期】

：

2020年3期

【关键词】

：

过程控制过程系统故障检测核熵成分分析混合模型 process controlprocess systemsfault detectionkernel e

【基金项目】

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国家自然科学基金项目(61502340),天津市自然科学基金项目(18JCQNJC01000),天津市高等学校创新团队培养计划资助项目(TD12-5015)

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基于核熵主成分分析方法的统计模型仅利用正常工况下数据进行建模,而忽略了监控系统数据库中一些已知类别的先前故障数据。为了利用先前故障数据中包含的故障信息来增强故障检测性能,提出了一种故障判别增强KECA (fault discriminant enhanced kernel entropy component analysis, FDKECA)算法。该法通过采用无监督学习和监督学习方法建立模型,同时监测非线性核熵主成分(kernel entropy component, KEC)和故障判别成分(fault

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