位置：成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
一种基于相对主元分析的故障检测方法
  • ISSN号：1671-4628
  • 期刊名称：北京化工大学学报(自然科学版)
  • 时间：2014.7.20
  • 页码：112-116
  • 分类：TH165.3[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构：[1]北京化工大学信息科学与技术学院
  • 相关基金：国家自然科学基金(61174128);北京市自然科学基金(4132044)
  • 相关项目：数据与模型融合驱动的间歇聚合过程学习控制
作者： 欧阳高强|曹柳林|
关键词： 相对主元, 故障检测, 综合指标
中文摘要：

通过主元分析方法进行主元提取时协方差矩阵特征值有时会出现变化"均匀"缺陷,并且将该方法运用于故障检测时,通常使用单一的性能指标T2指标或SPE指标作为检测判据,容易遗漏一些重要信息,降低故障的检测效果。针对这一状况,本文研究了相对主元分析方法,并且将T2指标和SPE指标有机融合成综合指标,结合TE过程进行故障检测。通过单一指标SPE-时间图和综合指标-时间图的对比,发现综合指标图比SPE图报警时间早、误报少,说明了将综合指标运用于相对主元分析方法进行故障检测的优越性及有效性。

同期刊论文项目
　基于时段分割的间歇过程状态评估
期刊论文 3
数据与模型融合驱动的间歇聚合过程学习控制
期刊论文 41 会议论文 10
同项目期刊论文
管式聚合反应器温度分布的动态建模与广义PI控制(英文)
回声状态网络的递推训练算法
Soft-Transition Sub-PCA Fault Monitoring of Batch Processes
半间歇聚合反应分子量分布周期操作的迭代学习控制
Incipient Fault Detection Based on Fault Extraction and Residual Evaluation
利用回声状态网络建立管式聚合反应的灰箱模型
Adaptive Iterative Learning Control Based on Unfalsified Strategy for Chylla-Haase Reactor
Parameters Tuning of Model Free Adaptive Control Based on Minimum Entropy
基于分布函数矩的聚合物分子量分布预测控制
基于核Fisher包络分析的间歇过程故障诊断
An effective direct closed loop identification method for linear multivariable systems with colored
A quality-related statistical process monitoring method based on global and local partial least squa
基于去伪策略的间歇过程自适应迭代学习
A New Measure of Uncertainty and the Control Loop Performance Assessment for Output Stochastic Distr
结构分离和参数分离的灰箱建模
基于二阶泛模型的无模型自适应控制及参数整定
利用输出反馈方法实现聚合物分子量分布的控制
分子量分布的广义状态反馈跟踪控制
Closed-loop identification of systems using hybrid Box-Jenkins structure and its application to PID tuning
Modeling and optimum operating conditions for FCCU using artificial neural network
基于分布函数矩的聚合物分子量分布预测控制
基于核Fisher包络分析的间歇过程故障诊断
期刊信息
  • 《北京化工大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京化工大学
  • 主编：刘振宇
  • 地址：北京市北三环东路15号
  • 邮编：100029
  • 邮箱：bhxbzr@126.com
  • 电话：010-64434926
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-4628
  • 国内统一刊号：ISSN：11-4755/TQ
  • 邮发代号:82-657
  • 获奖情况:
  • 1999年教育部优秀科技期刊二等奖,1997年第二届全国科技期刊评比三等奖,1995年全国重点高校自然科学学报二等奖,中国期刊方阵“双效”期刊,首届高校优秀科技期刊,全国石化行业优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,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）
  • 被引量:9420