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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
1
作者
汪庆宁
杨鑫
戴一阳
《计算机与应用化学》
CAS
北大核心
2018年第10期821-832,共12页
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...
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
原文传递
PDC方法在化工过程变量间因果关系分析中的应用
被引量：
1
2
作者
杨帆
范牛军
叶昊
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期210-214,共5页
过程变量间的因果关系分析能够为过程结构分析和故障传播分析提供必要的知识。该文将生物医学领域应用较多的用来检测节点连接关系的频域分析方法(PDC)应用于化工过程,分析过程变量间的因果关系。用仿真实例验证了PDC方法的分析结果与...
过程变量间的因果关系分析能够为过程结构分析和故障传播分析提供必要的知识。该文将生物医学领域应用较多的用来检测节点连接关系的频域分析方法(PDC)应用于化工过程,分析过程变量间的因果关系。用仿真实例验证了PDC方法的分析结果与变量间的实际因果关系相吻合,并试验性地将该方法应用于TE(Tennessee-Eastman)过程中,试验结果也表明PDC方法能够有效地检测化工过程中变量间的因果关系。
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关键词
频域分析方法
多变量自回归模型
因果关系分析
tennessee
-
eastman
过程
原文传递
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
1
作者
汪庆宁
杨鑫
戴一阳
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
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
基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(21306234)
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。
关键词
多元统计分析方法
PPA
PCA
故障诊断
tennessee
-
eastman
过程
Keywords
multivariable statistics analysis
PCA
PPA
fault diagnosis
tennessee
-
eastman
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]
原文传递
题名
PDC方法在化工过程变量间因果关系分析中的应用
被引量：
1
2
作者
杨帆
范牛军
叶昊
机构
清华信息科学与技术国家实验室
清华大学自动化系
出处
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期210-214,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60904044
61203119)
清华信息科学与技术国家实验室资助项目
文摘
过程变量间的因果关系分析能够为过程结构分析和故障传播分析提供必要的知识。该文将生物医学领域应用较多的用来检测节点连接关系的频域分析方法(PDC)应用于化工过程,分析过程变量间的因果关系。用仿真实例验证了PDC方法的分析结果与变量间的实际因果关系相吻合,并试验性地将该方法应用于TE(Tennessee-Eastman)过程中,试验结果也表明PDC方法能够有效地检测化工过程中变量间的因果关系。
关键词
频域分析方法
多变量自回归模型
因果关系分析
tennessee
-
eastman
过程
Keywords
partial directed coherence （PDC）
multivariate autoregressive model
causality analysis
tennessee
-
eastman
process
分类号
TQ021.8 [化学工程]
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PPA的多元统计分析方法在过程故障诊断的应用
汪庆宁
杨鑫
戴一阳
《计算机与应用化学》
CAS
北大核心
2018
2
原文传递
2
PDC方法在化工过程变量间因果关系分析中的应用
杨帆
范牛军
叶昊
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
原文传递
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