基于WPRKPCA的非线性化工过程微小故障检测

论文摘要

传统核主元分析法(KPCA)是一种广泛应用的非线性化工过程故障检测方法,但是其未充分利用过程数据的概率分布信息,往往难以有效检测过程中的微小故障。针对传统KPCA方法的局限性,本文提出了一种基于加权概率相关核主元分析(WPRKPCA)的非线性化工过程微小故障检测方法。与传统KPCA方法监控核成分的变化不同,该方法利用Kullback Leibler散度(KLD)度量核成分的概率分布变化,进而建立基于KLD成分的统计监控模型,以充分挖掘过程数据所包含的概率信息。进一步考虑到不同KLD成分承载故障信息的差异性,该方法设计了一种基于核密度估计的指数加权策略,根据KLD成分描述故障信息程度的差异分配相应的权值,以加强监控模型对微小故障检测的灵敏性。在一个数值例子和连续搅拌反应器(CSTR)系统上的仿真结果表明,本文所提方法具有比传统KPCA方法更好的微小故障检测性能。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 蔡配配,邓晓刚,曹玉苹,邓佳伟

关键词: 过程系统,微小故障,核主元分析,散度,化学反应器,数值模拟

来源: 化工进展 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 无机化工,有机化工,自动化技术

单位: 中国石油大学(华东)控制科学与工程学院

基金: 山东省重点研发计划(2018GGX101025),中央高校基本科研业务费专项项目(17CX02054),国家自然科学基金(61403418,21606256),山东省自然科学基金(ZR2014FL016,ZR2016FQ21,ZR2016BQ14),山东省高等学校科技计划(J18KA359)

分类号: TP277;TQ050.7

DOI: 10.16085/j.issn.1000-6613.2019-0397

页码: 5247-5256

总页数: 10

文件大小: 2270K

下载量: 131

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