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基于多块信息提取的PCA故障诊断方法 被引量：20
1
作者 顾炳斌 熊伟丽 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期736-749,共14页
传统的监控方法往往只利用传感器观测值信息进行过程的故障监测,而忽略了原始数据中包含的其他有效信息。为此,提出一种基于多块信息提取的PCA故障监测算法。首先,对过程变量的累计误差和变化率信息进行定义,从而能够从数据中提取新的... 传统的监控方法往往只利用传感器观测值信息进行过程的故障监测,而忽略了原始数据中包含的其他有效信息。为此,提出一种基于多块信息提取的PCA故障监测算法。首先,对过程变量的累计误差和变化率信息进行定义,从而能够从数据中提取新的特征信息,并基于每种特征将过程划分为3个子块;然后,利用PCA方法对每个子块进行建模与监测,通过贝叶斯方法对监测结果进行融合;最后,提出一种基于加权贡献图的故障诊断方法,分离出引发故障的源变量。通过数值例子与田纳西-伊斯曼(TE)过程监控中的应用证明了所提方法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 主元分析 算法 模型 故障诊断 信息提取 多块建模
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基于多块信息提取和马氏距离的k近邻故障监测 被引量：6
2
作者 吴晓东 熊伟丽 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2021年第3期287-296,共10页
针对传统k近邻故障监测算法中仅考虑近邻样本观测信息的问题,提出了一种基于多块信息提取和马氏距离的故障监测方法.通过挖掘原始数据中隐含的累计信息和变化率信息,提升了传统k近邻故障监测算法对微小偏移和脉冲振荡等故障的监测性能.... 针对传统k近邻故障监测算法中仅考虑近邻样本观测信息的问题,提出了一种基于多块信息提取和马氏距离的故障监测方法.通过挖掘原始数据中隐含的累计信息和变化率信息,提升了传统k近邻故障监测算法对微小偏移和脉冲振荡等故障的监测性能.同时结合观测数据构建三类信息子块,基于马氏距离与贝叶斯融合策略,构造出新的统计量进行监测.将所提方法进行数值仿真并应用于田纳西—伊斯曼(TE)过程和高炉炼铁过程故障监测,仿真结果验证了方法的有效性及监测性能. 展开更多
关键词 K近邻 马氏距离 信息提取 故障监测 多块建模
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基于故障敏感主元的多块PCA故障监测方法 被引量：5
3
作者 顾炳斌 熊伟丽 史旭东 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1499-1508,共10页
为了解决传统主元分析(PCA)故障监测方法中主元选择不合理问题,提出一种基于故障敏感主元的多块PCA故障监测方法。该方法基于正常工况数据集进行PCA分解,得到投影方向与特征值;定义一种故障敏感程度系数作为新的主元排序准则,以选择出... 为了解决传统主元分析(PCA)故障监测方法中主元选择不合理问题,提出一种基于故障敏感主元的多块PCA故障监测方法。该方法基于正常工况数据集进行PCA分解,得到投影方向与特征值;定义一种故障敏感程度系数作为新的主元排序准则,以选择出每个变量方向上故障监测最敏感的主元;并建立相应的子模型,计算其监测统计量,利用贝叶斯信息准则(BIC)对监测结果进行融合。通过对田纳西伊斯曼(TE)过程和高炉炼铁过程中的应用仿真,结果表明所提方法有效地选取了主元,并且提升了故障监测模型的精度。 展开更多
关键词 故障监测 主元分析 故障敏感系数 多块建模
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基于滑动窗和多块卷积自编码器的故障检测 被引量：1
4
作者 牟建鹏 熊伟丽 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期423-435,共13页
为了进一步提升故障检测性能,充分挖掘时序和隐含特征信息,提出一种基于卷积自编码器的故障检测方法。在对原始信息集进行建模的基础上增加了对累计信息与变化率信息的建模,以增强对隐含信息的挖掘;对重构的3个信息集进行滑动窗采样,基... 为了进一步提升故障检测性能,充分挖掘时序和隐含特征信息,提出一种基于卷积自编码器的故障检测方法。在对原始信息集进行建模的基础上增加了对累计信息与变化率信息的建模,以增强对隐含信息的挖掘;对重构的3个信息集进行滑动窗采样,基于卷积自编码器进行时序特征提取和建模;将卷积自编码器的决策结果进行贝叶斯融合得到统计量,并用核密度估计的方法确定控制限从而进行故障检测。将该方法进行数值仿真并应用于TE过程,仿真结果验证了所提方法的有效性和检测性能。 展开更多
关键词 故障检测 卷积自编码器 多块建模 滑动窗 贝叶斯融合
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一种分层信息提取的多块主元分析故障监测方法 被引量：4
5
作者 翟超 熊伟丽 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期471-480,共10页
针对传统多块故障监测方法建模时,一般仅考虑到过程局部信息的问题,提出一种分层信息提取的多块主元分析(Principal component analysis,PCA)故障监测方法。第一层考虑过程变量之间的互信息,对过程变量进行分块,提取过程局部信息;第二... 针对传统多块故障监测方法建模时,一般仅考虑到过程局部信息的问题,提出一种分层信息提取的多块主元分析(Principal component analysis,PCA)故障监测方法。第一层考虑过程变量之间的互信息,对过程变量进行分块,提取过程局部信息;第二层对每个变量块进一步提取累计误差和二阶差分等特征信息,结合观测值信息共同将每个变量块扩展为3个信息子块;对每个信息子块采用PCA方法进行监测,并基于贝叶斯方法融合所有信息子块的监测结果。所提方法的有效性和性能在田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程监控中进行了验证和分析。 展开更多
关键词 分层信息提取 互信息 主元分析 故障监测 多块建模
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基于互信息的多块k近邻故障监测及诊断 被引量：4
6
作者 郑静 熊伟丽 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期717-728,共12页
由于传统的k近邻故障监测不考虑过程的局部信息,只建立一个全局模型,因此提出一种基于互信息的多块k近邻故障监测方法。首先,考虑建模数据的非线性和非高斯等特性,基于变量间的互信息进行子块构建;然后,利用k近邻方法对每个子块进行建... 由于传统的k近邻故障监测不考虑过程的局部信息,只建立一个全局模型,因此提出一种基于互信息的多块k近邻故障监测方法。首先,考虑建模数据的非线性和非高斯等特性,基于变量间的互信息进行子块构建;然后,利用k近邻方法对每个子块进行建模与监测,子块中的k近邻模型反映了更多的过程局部特征;最后,将所有子块的监测结果通过贝叶斯推断方法进行融合,并采用基于马氏距离的故障诊断方法辨识故障源。通过对田纳西−伊斯曼过程和高炉炼铁过程中的应用仿真,监测结果表明所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 互信息 多块建模 K近邻 过程监控 故障检测 贝叶斯推断 故障诊断 马氏距离
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基于重构误差和多块建模策略的kNN故障监测 被引量：3
7
作者 郑静 熊伟丽 吴晓东 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期95-109,共15页
针对基于k近邻(k-nearest neighbor,kNN)的故障监测算法中,引发故障的异常信息易被正常信息淹没,导致故障检测不及时和报警率低的问题,利用自编码器和多块建模策略提出一种基于重构误差的k NN故障监测方法。该方法利用正常工况数据集训... 针对基于k近邻(k-nearest neighbor,kNN)的故障监测算法中,引发故障的异常信息易被正常信息淹没,导致故障检测不及时和报警率低的问题,利用自编码器和多块建模策略提出一种基于重构误差的k NN故障监测方法。该方法利用正常工况数据集训练自编码器模型,基于该模型进行重构误差提取以解决异常信息易被淹没的问题。进一步考虑微小偏移和振荡等故障特征,采用多块建模策略,对各子块分别计算统计量并融合检测。通过一个数值例子与田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程进行仿真与分析,结果验证了所提方法的有效性与监测性能的提升。 展开更多
关键词 K近邻 重构误差 故障监测 信息提取 多块建模
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基于多块信息提取的AUV资源勘查系统故障检测 被引量：3
8
作者 郭大权 杨宗圣 +2 位作者 周晓锋 李帅 徐春晖 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期790-800,共11页
针对"潜龙二号"AUV在实际航行过程中,资源勘查系统传感器数据具有多重变量相关性、故障类型多样、受运行状态和环境变化影响数值变化大以及噪声强等问题,提出一种新的基于多块信息提取的主元分析(PCA)故障检测方法.首先,针对... 针对"潜龙二号"AUV在实际航行过程中,资源勘查系统传感器数据具有多重变量相关性、故障类型多样、受运行状态和环境变化影响数值变化大以及噪声强等问题,提出一种新的基于多块信息提取的主元分析(PCA)故障检测方法.首先,针对变量之间的多重相关性,通过滑窗和相关系数的方法提取变量间相关性信息;然后,根据变化率在不同运行状态和环境下基本稳定的特点,对于不同类型故障,分别提取变化率信息和变化率信息的各阶统计量累积误差信息;最后,基于提取的特征信息建立3个子块,对每个子块分别建立PCA模型并进行检测,将检测的结果通过中值滤波去噪后,用贝叶斯推断进行融合.通过对"潜龙二号"实际运行数据进行检测,验证所提方法的有效性. 展开更多
关键词 AUV 主元分析 故障检测 信息提取 多块建模
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基于自编码器和PCA的滚筒烘丝机多块过程监测方法
9
作者 李善莲 安佳敏 +5 位作者 刘朝贤 张二强 刘振宇 杨俊杰 许冰洋 张雷 《轻工学报》 CAS 北大核心 2023年第6期110-117,共8页
鉴于滚筒烘丝干燥过程的多变量、强耦合、非线性的复杂特征,而传统主成分分析(PCA)过程监测方法不具有非线性表达能力及全局建模无法精确检测故障的问题,提出自动编码器特征提取和多块主成分分析联合驱动的多块建模方法。首先,依据叶丝... 鉴于滚筒烘丝干燥过程的多变量、强耦合、非线性的复杂特征,而传统主成分分析(PCA)过程监测方法不具有非线性表达能力及全局建模无法精确检测故障的问题,提出自动编码器特征提取和多块主成分分析联合驱动的多块建模方法。首先,依据叶丝干燥工作原理对变量进行分块,以突出过程局部特征;其次,使用自编码器提取每个子块的非线性特征;再次,分别建立相应的PCA监测模型;最后,通过贝叶斯推理对多个子空间的监测结果进行融合决策。以两个实际叶丝干燥案例进行验证,结果表明:该方法的报警率分别高达91.67%和98.21%,相比传统PCA和AE-PCA检测方法,该方法能准确揭示并表征干燥过程的整体运行状态及局部特征信息,提高对滚筒叶丝干燥生产过程的异常检测精度,实现对质量异常情况的准确报警,有利于保证滚筒叶丝干燥过程的稳定生产。 展开更多
关键词 滚筒烘丝机 自编码器 主成分分析 多块建模 过程监测
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