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题名基于PPA的多元统计分析方法在过程故障诊断的应用
被引量：2
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作者
汪庆宁
杨鑫
戴一阳
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机构
重庆理工大学化学化工学院
西南石油大学化学工程与技术学院
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出处
《计算机与应用化学》
CAS
北大核心
2018年第10期821-832,共12页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(21306234)
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文摘
在使用多元统计分析方法进行故障诊断时,特征提取的结果往往决定着故障诊断的效果。其中主元分析方法(PCA)由于操作简单、计算复杂度低、直观解释好等特点一直被广泛地用于特征提取,但是当数据中各变量之间存在明显的非线性相关性时,若采用PCA进行特征提取则会导致数据信息的缺失。过去有许多学者提出了对PCA进行改进的方法,其中最为经典的改进是在PCA的基础上引入核函数形成的核主元分析法(KPCA),KPCA虽然能有效的进行非线性特征提取,但是该方法的计算复杂度较大;近年来,有学者提出利用主曲线的理论观点来改进PCA,并提出了主元多项式分析法(Principal Polynomial Analysis,PPA),研究表明该方法不仅能有效地提取出非线性特征而且还具有简单、计算复杂度低、直观解释性好等特点。因此,本文提出了一种基于PPA的多元统计分析方法,并将其应用于复杂的Tennessee-Eastman(TE)过程中进行故障诊断,并与基于PCA的诊断效果和基于KPCA的诊断效果进行对比,最终仿真实验表明基于PPA的多元统计分析方法在诊断速度和诊断效果上有着明显的优势。
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关键词
多元统计分析方法
PPA
PCA
故障诊断
Tennessee-Eastman过程
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Keywords
multivariable statistics analysis
PCA
PPA
fault diagnosis
Tennessee-Eastman
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP399
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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