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基于PCA故障重构的烟气轮机故障预测
  • ISSN号:1674-2605
  • 期刊名称:自动化与信息工程
  • 时间:0
  • 页码:25-28
  • 分类:TP274[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北京信息科技大学自动化学院, [2]清华大学自动化系
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50975020,60736026)
  • 相关项目:基于数据的机电设备多变换域非线性故障预测理论方法研究
中文摘要:

主元分析作为一种统计分析方法,被广泛的用于过程监控中。文中假设故障可完全重构,利用基于平方预测误差的故障重构方法对故障幅值进行估计,并采用多层递阶方法对估计出的故障幅值进行预测。以北京燕山石化公司炼油厂的烟气轮机组作为研究对象,验证了该方法的有效性。

英文摘要:

As a statistical analysis method, Principal Component Analysis(PCA) is widely used for process monitoring. Assuming fault can be completely reconstructed in this paper. The fault reconstructed method is explored by using Square Predicted Error (SPE) index, and the fault magnitude is estimated by fault reconstruction and predicted by multi-level recursive prediction method. We take the huge stack gas turbine set as the research object. The test shows efficiency of the proposed approach.

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期刊信息
  • 《自动化与信息工程》
  • 主管单位:广东省科学院
  • 主办单位:广东智能制造研究所 广州市自动化学会
  • 主编:胡跃明
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  • 国际标准刊号:ISSN:1674-2605
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1632/TP
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