基于鲁棒主元分析的故障诊断方法

摘要：

针对工业过程的建模数据中含有离群点的情况,提出了一种基于鲁棒主元分析(PCA)的故障诊断方法.该方法使用广义极大似然估计(M估计)代替最小二乘估计,将传统的主元分析问题转化为一个加权的重构误差优化问题,然后通过改进的非线性迭代部分最小二乘(NIPALS)算法来求得问题的最优解,在此基础上建立主元模型并构造监控统计量检测过程故障.在连续搅拌反应器(CSTR)仿真系统上的应用结果表明,鲁棒PCA方法能够消除离群点对主元模型的影响,比PCA方法分析过程数据更为准确,能更有效地诊断过程故障.

关键词：故障诊断、鲁棒主元分析、离群点、NIPALS算法、M估计

所属期刊栏目：32

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2004AA412050

在线出版日期：2008-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：147-151