基于故障诊断性能优化的主元个数选取方法

作者：王海清; 余世明

来源：化工学报, 2004, (02): 214-219.

• 主元分析
• 过程监测
• 故障临界幅值 principal component analysis
• fault detection and isolation
• critical fault magnitude

主元分析 (PCA)作为一种有效的多元统计监测方法 ,在化工过程的产品质量控制与故障诊断等方面得到广泛应用 .其中主元个数作为PCA监测模型的关键参数 ,其选取直接决定了PCA的故障诊断性能 .传统的主元个数选取方法主观性较大 ,且一般不能考虑故障诊断的要求 .通过对主元空间和残差空间中临界故障幅值的分析 ,提出一种基于故障检测与识别性能优化的主元个数选取方法 .并且能够对故障的检测类型、幅值等重要信息进行预测和估计 .通过对双效蒸发过程的仿真故障检测 ,证实了该主元个数选取方法的上述优点 .

• 单位
  浙江工业大学; 浙江大学; 工业控制技术国家重点实验室