基于改进核主元分析的TE过程故障诊断

摘要：

对于复杂非线性化工过程,传统的核主元分析(KPCA)方法在故障检测方面明显优越于普通的PCA方法,但存在故障辨识效果差的问题,而且实际得到的数据不可避免地带有噪声、随机干扰.针对此,提出一种改进的核主元分析方法,对数据进行小波去噪预处理,利用核主元分析方法进行故障检测,并利用计算核函数的偏导方法求取KPCA监控中每个原始变量对统计量T2和SPE的贡献率,根据每个变量对监控统计量贡献程度的不同,可以辨识出故障源.把上述方法应用到TE(Tennessee Eastman)化工过程,仿真结果表明该方法不仅能够去噪、抗干扰和准确检测故障,而且能够有效辨识故障.

关键词：故障辨识、核主元分析、小波去噪、TE过程

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：甘肃省自然科学基金项目0809RJZA005;甘肃省科技支撑计划-工业类090GKCA034;兰州理工大学博士基金项目SB3200701

在线出版日期：2010-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：7-11,88