一种改进的动态核主元分析故障检测方法

针对复杂工业系统动态非线性故障检测过程精度低和计算量大的问题,提出了一种改进的动态核主元分析故障检测方法，该方法首先利用不可区分度剔除相关程度较小或者不相关变量,减少数据量，然后通过观测值扩展对筛选后的新数据构建增广矩阵，并对矩阵使用核主元分析提取变量数据的非线性空间相关特征，最后通过监测T ²和SPE 两种统计量诊断出系统发生故障及识别故障变量。仿真实验证明，该方法能对风力发电机故障进行有效监测和诊断，与KPCA方法相比，改进的动态核主元分析方法对微小故障更为敏感。     

基于核主角的故障检测方法

基于主元分析（PCA）的统计检测方法已经被广泛应用于各种化工过程的故障检测和识别.移动主元分析（moving principal component analysis,简称MPCA）算法基于PCA,根据主元子空间的变化来判断故障是否发生.然而,基于主元分析的统计检测方法是线性方法,无法有效应用于非线性系统.因此,提出一种适合于非线性系统的故障检测方法——基于核主角(kernel principal angle,简称KPA)的故障检测方法,其基本思想与MPCA相似,主要内容包括构建特征子空间和核主角测量两部分.TE过程故障检测仿真实验证明,基于核主角的故障检测方法优于传统的多元统计检测方法（cMSPC）和MPCA.     

基于贝叶斯推理的PKPCAM的非线性多模态过程故障检测与诊断方法

针对一类非线性多模态的化工过程,提出一种基于概率核主元的混合模型(PKPCAM),并利用贝叶斯推理策略进行过程监控与故障诊断.在提出的模型中, 每个操作模态由一个局部化的概率核主元分量描述,从而构建的一系列分量对应了不同的操作模态.首先,将过程数据从原始的度量空间投影到高维特征空间;其次,在该特征空间建立概率主元混合模型,从概率角度刻画数据集的多个局部分量特征;最后,在提取的核主元分量内获得测试样本的后验概率,结合模态内的马氏距离贡献度,提出基于贝叶斯推理的全局概率指标进行故障检测,同时利用模态内变量的相对贡献度,基于全局贡献度指标进行故障诊断.利用TEP仿真平台,与基于k均值聚类的次级主元分析和核主元分析的方法进行了对比分析,验证了提出的贝叶斯推理的PKPCAM方法对非线性多模态过程进行故障检测与诊断的可行性和有效性.     

基于双层局部KPCA的非线性过程微小故障检测方法

针对传统核主元分析（KPCA）方法难以有效检测微小故障的问题,提出一种基于双层局部核主元分析（double-level local kernel principal component analysis,DLKPCA）的非线性过程微小故障检测方法。该方法从变量和样本两个角度来挖掘数据内部的局部信息,以提高故障检测能力。首先,利用变量分块思想,基于不同变量与核主元之间互信息相关度的相似性,将所有过程变量划分多个局部变量块。然后,构建基于得分向量和特征值的残差函数以挖掘样本局部信息。最后利用贝叶斯融合策略对各块的结果进行融合。在田纳西-伊斯曼基准过程的仿真结果表明,在微小故障检测方面,本文所提方法具有比传统KPCA方法更好的故障检测性能。     

基于多向核熵成分分析的微生物发酵过程多阶段划分及故障监测

针对多向核主元分析法(MKPCA)在监控动态非线性和多模态间歇生产过程故障的不足,提出一种基于物理信息熵的多阶段多向核熵成分分析(multiple sub-stage multi-way kernel entropy component analysis,MSMKECA)的新方法用于故障监控。该方法首先通过核映射将数据从低维空间映射到高维特征空间;其次在高维特征空间依据熵结构信息计算每个时刻数据矩阵的相似度指标进行阶段划分,将间歇过程划分为各稳定阶段和各过渡阶段,并在过渡阶段用时变的协方差代替固定协方差;最后在划分的阶段里分别建立模型进行间歇过程监测解决间歇过程的动态非线性和多阶段特性;将所提出的算法应用于青霉素发酵仿真系统的在线监测,验证了该方法的有效性。     

基于小波去噪与KPCA的TE过程故障检测研究

针对化工过程复杂非线性,并且含有噪声和随机干扰的特点,提出利用小波去噪与核主元分析(KPCA)相结合的方法来进行故障检测,既可以达到去噪、抗干扰的目的,又可以将输入空间中复杂的非线性问题转化为特征空间中的线性问题,从而解决了主元分析(PCA)方法在非线性过程中性能差的问题.并将该方法应用于Tennessee Eastm...     

基于小波核聚类的非高斯过程故障检测方法

针对工业过程检测变量具有的非线性和非高斯性等特点,提出了一种基于小波核聚类的核主元分析（WKPCA）方法来处理过程数据的非线性特性,同时引用支持向量数据描述（SVDD）对过程进行建模。本算法先根据Morlet小波具有多分辨分析和能以更高的精度逼近任意函数的特点,将其构建为小波核函数,可以增强KPCA的非线性核映射和抗噪能力,然后在映射后的特征空间中进行均值聚类分析,选择每个聚类中展现特征中心的数据,大大减少了核函数的计算量;最后通过SVDD提出监控指标来描述过程的非高斯特性。将上述方法用在一个标准仿真平台Tennessee-Eastman上,结果表明,该方法能及时有效地检测出系统产生的故障和异常情况。     

基于WPRKPCA的非线性化工过程微小故障检测

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。     

基于特征样本核主元分析的TE过程快速故障辨识方法

核主元分析（KPCA）在非线性系统的故障检测方面明显优于普通的PCA方法,但存在无法进行故障辨识以及在故障诊断过程常常出现核矩阵K计算困难等难题。针对上述问题,提出了一种基于特征样本核主元分析方法（FS-KPCA）非线性故障辨识方法。首先采用特征样本（FS）提取方法有效解决核矩阵K的计算量问题。然后利用计算核函数的偏导方法求取KPCA监控中每个原始变量对统计量T²和SPE的贡献率,利用每个变量对监控统计量贡献程度的不同,可以辨识出故障源。将上述方法应用到TE过程,仿真结果表明该方法不仅能够有效辨识故障,而且提高了故障检测和辨识速度。     

基于多阶段多向核熵成分分析的间歇过程故障检测方法

针对间歇过程的非线性、多阶段特性,提出一种基于多阶段多向核熵成分分析（multistage-MKECA,MsMKECA）的故障检测方法。针对间歇过程的多阶段特性,建立一种时序核熵主元关联度的矩阵相似性阶段划分方法,实现对间歇生产过程的多阶段划分;针对传统批次展开方式在线监控需要预估批次未来值的缺陷,进一步引入一种批次-变量三维数据展开方式建立每个阶段的MKECA非线性统计模型,实现对间歇过程的分阶段监控。最后对盘尼西林发酵过程开展仿真研究,结果表明所提方法能够比传统MKECA方法更为快速地进行故障检测。