基于SFA的工业过程质量相关的在线故障检测

摘要：

考虑到传统工业过程监测方法容易忽略掉过程动态信息的现象,提出了基于慢特征分析(Slow Feature Analysis,SFA)的在线特征选择与重排序的质量相关的故障检测方法(改进FROSSFA),将SFA故障检测扩展到质量相关的故障检测领域.最后将所提方法应用在TE过程上,仿真结果表明改进的FROSSFA方法具有较高的故障检测率,并能准确判断所发生故障是否与质量相关.

关键词：慢特征分析、质量相关的故障检测、在线监测

所属期刊栏目：26

分类号：TP277(自动化技术及设备)

在线出版日期：2019-07-05（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：1222-1227