基于稀疏残差距离的多工况过程故障检测方法研究
针对多工况过程,本文提出一种新的基于稀疏残差距离(Sparse residual distance,SRD)统计指标的故障检测方法.首先对正常的多工况标准化后数据直接进行稀疏分解,提取多个工况数据间相关关系,得到字典和对应的稀疏编码,以便构建全局检测模型,避免分工况且突出数据特征.然后计算正常多工况数据的近似值,构建稀疏残差空间,提出计算稀疏残差k近邻距离构建故障检测统计量,利用k近邻捕捉过程具有的非线性、多工况特征.最后通过数值案例和TE (Tennessee Eastman)生产过程进行仿真实验,验证了所提方法的有效性.
稀疏残差距离、稀疏分解、k近邻距离、多工况过程、故障检测
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国家自然科学基金61490701,61673279;辽宁省教育厅重点实验室项目LZ2015059;辽宁省自然科学基金201602584;辽宁省教育厅项目L2016007,L2015432
2019-05-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
617-625