基于分布式ICA-PCA模型的工业过程故障监测

作者：衷路生; 何东; 龚锦红; 张永贤

来源：化工学报, 2015, 66(11): 4546-4554.

• 复杂工业过程
• 自动划分子块
• 非高斯
• ICA-PCA
• 故障监测

提出基于分布式ICA-PCA(independent component analysis-principal component analysis)模型的工业过程故障监测方法,适合于复杂工业过程难以自动划分子块及过程数据存在非高斯信息的情况。首先,对过程数据进行PCA分解,并在PCA主成分不同的方向上构建不同的子块,把原始特征空间自动划分为不同子空间。然后,对各个子块采用ICA-PCA两步信息提取的策略,提取出高斯信息和非高斯信息,并构建新的统计量和统计限。最后,通过Tennessee Eastman(TE)过程的仿真实验,验证所提出故障监测模型的有效性和可行性。

• 单位
  华东交通大学电气学院