一种基于RBF神经网络的非线性PCA故障检测方法

针对传统PCA(主元分析)故障诊断方法在非线性过程应用中存在的缺点,提出了一种基于RBF(径向基)神经网络的非线性PCA故障检测方法。首先,提出一个由两个RBF网络构成的非线性统计模型,其中第一个网络用于建立输入变量到主元的非线性映射,第二个网络实现逆映射来重构原始数据。其次,用主元曲线算法来解决网络训练数据的获取问题。最后,给出了使用基于RBF网络的非线性PCA方法进行故障检测的步骤,并通过一个三阶非线性系统的仿真实例验证了该方法的有效性。