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基于差分分段PCA的多模态过程故障监测

谭帅 王福利 常玉清 王姝 周贺

谭帅, 王福利, 常玉清, 王姝, 周贺. 基于差分分段PCA的多模态过程故障监测. 自动化学报, 2010, 36(11): 1626-1636. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01626
引用本文: 谭帅, 王福利, 常玉清, 王姝, 周贺. 基于差分分段PCA的多模态过程故障监测. 自动化学报, 2010, 36(11): 1626-1636. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01626
TAN Shuai, WANG Fu-Li, CHANG Yu-Qing, WANG Shu, ZHOU He. Fault Detection of Multi-mode Process Using Segmented PCA Based on Differential Transform. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(11): 1626-1636. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01626
Citation: TAN Shuai, WANG Fu-Li, CHANG Yu-Qing, WANG Shu, ZHOU He. Fault Detection of Multi-mode Process Using Segmented PCA Based on Differential Transform. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(11): 1626-1636. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01626

基于差分分段PCA的多模态过程故障监测

doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01626
详细信息
    通讯作者:

    谭帅

Fault Detection of Multi-mode Process Using Segmented PCA Based on Differential Transform

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    Corresponding author: TAN Shuai
  • 摘要: 多模态的故障监测是一个复杂的问题, 既需要考虑稳定模态下的故障监测, 也需要考虑不同模态间的过渡故障监测. 不同稳定模态下的数据具有不同的相关关系, 对每个稳定模态需要建立不同的稳定模态模型. 当稳定生产模态发生改变时, 生产过程进入过渡模态, 需要考虑过渡变量相关关系的变化. 本文通过对过渡数据差分, 得到变量相对变化信息. 利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)分段对差分变量的相关特性进行分析, 提取相对变化的特征. 最后以实际连续退火机组生产线为背景, 用基于差分分段PCA的多模态方法对多模态过程进行故障监测, 发现算法很好地反映了实际过渡过程机理, 验证了算法的有效性.
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-01-25
  • 修回日期:  2010-05-13
  • 刊出日期:  2010-11-20

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