基于主元分析的支持向量数据描述的故障检测

摘要：

针对连续过程中故障检测数据量偏大、传统的支持向量数据描述(support vector data de-scription,SVDD)检测时间长、检测效率低等不足,提出了一种主元分析(principal component analy-sis,PCA)与支持向量数据描述结合的故障检测方法.首先将原始数据用主元分析进行降维,获得维数简约的主元空间及残差空间;然后对主元空间和残差空间的得分矩阵先后运用支持向量数据描述方法建模,获得阙值;最后对新测试样本进行故障检测.以数值例子和TE过程数据进行仿真研究,实验结果表明该方法具有节约时间、降低漏检率的优点.

关键词：支持数据向量描述、主元空间、残差空间、故障检测、连续过程

所属期刊栏目：32

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金面上资助项目61673279,61490701;辽宁省教育厅重点实验室基础研究项目LZ2015059;辽宁省自然科学基金项目2015020164

在线出版日期：2018-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：85-90