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联合指标独立成分分析在多变量过程故障诊断中的应用
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:自动化学报
  • 时间:2012.12.12
  • 页码:494-501
  • 分类:TP[自动化与计算机技术]
  • 作者机构:[1]北京化工大学信息科学与技术学院,中国北京100029, [2]北京化工大学高新技术研究院,中国北京100029, [3]美国南加州大学工学院,美国洛杉矶90089—1211
  • 相关基金:国家自然科学基金(61074081); 北京市科技新星计划(2011025); 中央高校基本科研业务费(RC1101)资助
  • 相关项目:“人工胰脏”的容错控制研究
中文摘要:

作为主成分分析(Principal component analysis,PCA)和因子分析(Factor analysis,FA)的扩展,独立成分分析(Independent component analysis,ICA)已经在多变量过程故障诊断中得到了很多的应用和发展.ICA的监测指标通常有三个(I2、I2e和SPE),使用起来不如一个指标方便,且分散了故障信息.本文利用三个指标的加权和,提出了两种联合的ICA监测指标.本文进一步对比分析了不同指标的统计意义和物理意义,并在仿真数据中验证了联合指标的优势,在TE过程中验证了其检测和诊断特性.

英文摘要:

As a development of principal component analysis(PCA) and factor analysis(FA),independent component analysis(ICA) has been applied effectively to multivariate process monitoring and fault diagnosis and has got many excellent achievements.Usually,ICA has three indices for monitoring and diagnosis,i.e.,I 2,I 2 e,and SP E,and the multi-indexes make the monitoring and diagnosis inconvenient and also decentralizes the fault influence.In this paper,two combined indices for ICA are developed,both of which are weighted sums of the three indices.The statistics and physical meanings of all indices are analyzed and compared.Based on the simulation tests on a numerical example and TE process,the proposed combined indices have some advantages compared with the traditional multi-indices.

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期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27550