基于互信息的变量加权型ICA故障检测方法

摘要：

在现代大型工业过程中,其过程数据往往不服从高斯分布,独立成分分析(ICA)算法已广泛应用于非高斯过程监测.然而,各变量间存在着不同的相关性,为了挖掘各变量间相关性大小的差异,本文提出一种基于互信息的变量加权型ICA过程监测方法(MI-WICA).MI-WICA通过对计算数据矩阵中各变量间的互信息来定义相关性,并以此为依据对原数据矩阵进行加权处理,由此可得多个不同的变量加权型数据集.然后利用ICA算法对各加权矩阵分别建立故障检测模型,以用于工业过程监测.该方法突出了各变量间相关性大小的差异,对数据特征的描述更加全面.最后,通过数值仿真与TE过程仿真实验来验证该方法的优越性.

关键词：独立成分分析、过程系统、互信息、故障检测、统计过程监测

所属期刊栏目：35

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;浙江省自然科学基金

在线出版日期：2019-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：799-808