基于故障诊断性能优化的主元个数选取方法

被引：11

作者：

王海清

余世明

机构：

[1] 浙江大学工业控制技术国家重点实验室

[2] 工业控制技术研究所

[3] 浙江工业大学信息工程学院

来源：

化工学报 | 2004年 / 02期

关键词：

主元分析; 过程监测; 故障临界幅值;

D O I：

暂无

中图分类号：

TQ01 [基础理论];

学科分类号：

0703 ;

摘要：

主元分析 (PCA)作为一种有效的多元统计监测方法 ,在化工过程的产品质量控制与故障诊断等方面得到广泛应用 .其中主元个数作为PCA监测模型的关键参数 ,其选取直接决定了PCA的故障诊断性能 .传统的主元个数选取方法主观性较大 ,且一般不能考虑故障诊断的要求 .通过对主元空间和残差空间中临界故障幅值的分析 ,提出一种基于故障检测与识别性能优化的主元个数选取方法 .并且能够对故障的检测类型、幅值等重要信息进行预测和估计 .通过对双效蒸发过程的仿真故障检测 ,证实了该主元个数选取方法的上述优点 .

引用

页码：214 / 219

页数：6

共 4 条

[1] A user’s guide to principal components. Jackson,J.E. . 1991
[2] SubspaceApproachtoMultidimensionalFaultIdentificationandReconstruction. DuniaR,QinSJ. AICHE Journal . 1998
[3] FaultDetectionBehaviorandPerformanceAnalysisofPCA -basedProcessMonitoringMethods. WangHaiqing,SongZhihuan,LiPing. Industrial and Engineering Chemistry Research . 2002
[4] SelectionoftheNumberofPrincipalComponents:theVarianceoftheReconstructionErrorCriterionwithaComparisontootherMethods. ValleS,LiW,QinSJ. IndEngChemRes . 1999

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