基于MPCA-MDPLS的间歇过程的故障诊断

作者：蒋丽英; 王树青

来源：化工学报, 2005, (03): 482-486.

• 间歇过程
• 主元分析
• 判别部分最小二乘
• 故障诊断 batch processes
• principal component analysis
• discriminant partial least squares
• fault diagnosis

针对间歇过程的故障诊断问题, 提出了一种新的混合模型方法———MPCA MDPLS. 这种方法包括两个模型: 多向主元分析 (MPCA) 模型和多向判别部分最小二乘 (MDPLS) 模型. 这两个模型的建模数据不仅包括正常工况的数据, 而且还包含了各种已知故障数据. 因此, MPCA模型具有检测未知故障的能力. 给出了 MD PLS模型故障诊断限, 对经MPCA模型检测不是未知故障的故障做进一步诊断. 如果故障是未知的, 可以采取其他的方法来分析新的故障, 并按不同类别存入到数据库中. 当多次出现这种故障之后 (一般≥5 次), 把新的故障数据加入到建模数据中, 并重新建立 MPCA -MD...

• 单位
  工业控制技术国家重点实验室