| 基于动态特性描述的变量加权型分散式故障检测方法 |
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| 引用本文： | 钟凯,韩敏,韩冰.基于动态特性描述的变量加权型分散式故障检测方法[J].自动化学报,2021,47(9):2205-2213. |
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| 作者姓名： | 钟凯 韩敏 韩冰 |
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| 作者单位： | 1.大连理工大学电子信息与电气工程学部 大连 116023 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61773087)资助 |
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| 摘 要： | 现代工业生产过程往往具有复杂的动态特性: 不同测量变量间会存在不同的时序相关性, 且变量间的相互影响会反映在不同的采样时刻上. 现有的动态过程监测模型往往不能充分挖掘变量间的动态特性, 其故障检测效果也有待进一步提高. 在此背景下, 本文提出一种基于动态特性描述的变量加权型分散式故障检测方法. 利用最大相关最小冗余(Minimal redundancy maximal relevance, mRMR) 算法更准确地描述动态过程变量间的相关性关系, 并利用该相关性的值对原始增广矩阵进行加权处理, 且不同延迟变量对当前测量值的影响大小就通过权值来体现, 因此能更加全面地刻画该测量值的动态特性. 最后建立一种融合mRMR算法, 贝叶斯推理以及动态主成分分析(Dynamic principal componemt amalysis, DPCA)模型的新的分布式建模策略, 提高了模型的容错能力和泛化能力, 取得了更好的故障检测结果.
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| 关 键 词： | 主成分分析 故障检测 最大相关最小冗余 加权型分散式方法 |
| 收稿时间： | 2018-05-03 |
Dynamic Feature Characterization Based Variable-weighted Decentralized Method for Fault Detection |
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| Affiliation: | 1.Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 1160232.State Key Laboratory of Navigation and Safety Technology, Shanghai Ship and Shipping Research Institute, Shanghai 200135 |
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