改进PCA及其在真空自耗炉故障诊断中的应用

摘要：

针对过程变量呈均值阶段性变化的一类生产过程,提出了一种新的主成分分析(PCA)故障诊断方法.该方法通过高通滤波对过程变量进行状态变换,扩展系统,然后采用主成分分析方法对扩展系统进行统计建模,并基于该模型进行过程监测和故障诊断.该方法可以克服普通主成分分析不能消除均值变化对所建模型的负面影响,进而提高故障诊断的鲁棒性和灵敏性.将提出的方法在真空自耗电弧炉中进行应用研究,冷却水泄漏故障诊断结果表明,提出的方法是有效的.

关键词：故障诊断、主成分分析、高通滤波、真空自耗电弧炉、扩展系统

所属期刊栏目：28

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60374003;60674063

在线出版日期：2007-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1221-1224