PCA故障检测方法及应用

基于主元分析（PCA）的传感器故障检测方法中T2和SPE统计量是两个重要指标。首先介绍T2统计量超限而SPE没超限故障检测的方法。利用主元相关变量残差统计量代替平方预测误差SPE统计量,并采用累积方差贡献率确定PCA模型的主元数。该方法避免了SPE统计量的保守性。最后将该方法应用于电厂某机组工作过程检测中,通过仿真验证该方法的有效性。     

非线性PCA方法在间歇过程性能监视和故障诊断中的应用

针对间歇生产过程的特点,基于多方向主元分析方法（ＭＰＣＡ）和非线性理论,提出具有实时性的非线性最小窗口ＰＣＡ方法,分析复杂非线性间歇过程的性能,诊断异常事件的原因,讨论最小窗口ＰＣＡ方法的建模方法,过程性能监视和故障诊断基本原理,仿真实例验证该方法的有效性,最小窗口ＰＣＡ方法突破ＭＰＣＡＹ一性化的建模方式,创新性地构造了适合间歇生产过程特点的多模型结构非线性建模方法,并侧重于在线间歇过程性能监视和     

加权局部近邻标准化PCA的工业过程故障检测

针对工业生产过程的多模态、方差差异明显和非高斯特性,提出一种加权局部近邻标准化PCA(WLNSPCA)的故障检测方法.通过计算每个样本的k近邻样本的加权均值和标准差对原始数据集进行标准化,消除数据的多模态、方差差异和非高斯特性.对加权局部近邻标准化后的数据建立PCA模型,利用SPE和T²统计量进行过程监视.对新来测试样本进行加权局部近邻标准化,再向PCA模型上投影,计算相应统计量.将该方法应用于数值例子和半导体过程,仿真实验结果表明：与PCA、核主成分分析（KPCA）和加权近邻标准化PCA（WNSPCA）相比,加权局部近邻标准化PCA(WLNSPCA)具有一定的优越性.     

二阶差商PCA算法研究及应用

针对工业生产过程各模态方差差异显著的特性,提出二阶差商PCA(SODQPCA)算法,并研究其应用.先找到训练样本的第k个近邻样本,进行一次差分运算.运用同样的方法,找到近邻样本的第k个近邻样本,进行一次差分运算.将两次运算的结果运用二阶差商的方法剔除多模态和方差差异特性,然后利用PCA建立模型,计算SPE和T2检测指标...     

一种基于RBF神经网络的非线性PCA故障检测方法

针对传统PCA(主元分析)故障诊断方法在非线性过程应用中存在的缺点,提出了一种基于RBF(径向基)神经网络的非线性PCA故障检测方法。首先,提出一个由两个RBF网络构成的非线性统计模型,其中第一个网络用于建立输入变量到主元的非线性映射,第二个网络实现逆映射来重构原始数据。其次,用主元曲线算法来解决网络训练数据的获取问题。最后,给出了使用基于RBF网络的非线性PCA方法进行故障检测的步骤,并通过一个三阶非线性系统的仿真实例验证了该方法的有效性。     

改进的PCA方法在TE过程故障检测中的应用

现代工业生产中,运行的安全性和可靠性尤其重要.利用主元分析数据压缩的优点,结合小波分析的多分辨率特性,提出了一种改进的主元分析方法,建立了基于改进方法的工业系统故障检测与分离的程序架构.通过TE过程仿真研究表明:改进方法在故障检测方面性能优良,降低了误报率,提高了故障诊断的准确性,为故障检测领域相关问题的研究提供了有效例证.     

非线性系统传感器偏差的自适应故障检测与分离方法

针对一类具有模型不确定性且状态部分可测的非线性系统,提出了一种基于鲁棒自适应技术的传感器偏差故障检测与分离方法。所提出的故障检测与分离方法是由一个故障检测估计器和一组故障分离估计器完成的,其中每一个故障分离估计器对应一种类型的传感器偏差故障。对于某一故障分离估计器如果它的的输出估计误差中至少一项的绝对值超过相应的自适应阈值,则这个故障发生的可能性被排除,即可分离故障。在系统存在模型不确定性和状态部分可测的情况下,应用自适应技术来估计未知的传感器偏差故障并分析了故障分离器的稳定性。仿真算例证明了所提出的鲁棒自适应故障检测与分离方法的有效性。     

机器学习中的PCA降维方法研究及其应用

机器学习中涉及大量以图像处理为代表的高维数据,PCA作为有效的数据降维方法常被用于数据预处理阶段。讨论了PCA的K-L数据转换原理、具体降维处理过程、高维样本协方差矩阵的求解技巧、维数选择方法,并在ORL人脸图样库上给出了基于PCA的人脸识别准确度分析。     

逆PCA方法及其在故障检测与诊断中的应用

针对主元分析方法的特点，提出一种逆主元分析方法，具体采用二次投影逆主元方法，以实现故障发生时，主元空间向故障变量的投影．首先，对负荷矩阵进行方差最大正交旋转，以使某一个或某几个主元能够与某一特定子系统相对应，实现第一次投影；然后，在子系统内部进行故障诊断，实现二次投影．该方法提高了PCA方法的检测灵敏度和诊断效能．     

基于PCA降维的SVM人脸快速检测方法

提出一种改进的快速人脸检测方法。人脸模式训练阶段,先将训练样本的人脸特征经PCA降维提取主要特征,然后训练SVM人脸模式函数,由于训练样本维数的降低,节约了训练时间。检测阶段,利用肤色在YCbCr空间的聚类性,在色度空间建立高斯肤色模型进行皮肤分割。对分割区域进行连通域体态分析后,用PCA方法将待检测样本降维处理,利用SVM检测识别人脸。实验结果表明,这种方法可以快速有效检测图像中的单幅或多幅人脸区域。     

火电厂化学故障诊断系统研究

通过对火电厂化学故障诊断系统的深入研究 ,阐述了其研究方法、软件设计依据、程序流程及功能实现等 .对诊断标准的建立、智能化综合诊断等模块作了较详细地描述 .软件包功能完善、结构灵活 ,它的研制和应用提高了电厂化学监督自动化水平 ,并为机组安全高效运行奠定了基础     

Independent component analysis approach for fault diagnosis of condenser system in thermal power plant简

A statistical signal processing technique was proposed and verified as independent component analysis （ICA） for fault detection and diagnosis of industrial systems without exact and detailed model. Actually, the aim is to utilize system as a black box. The system studied is condenser system of one of MAPNA＇s power plants. At first, principal component analysis （PCA） approach was applied to reduce the dimensionality of the real acquired data set and to identify the essential and useful ones. Then, the fault sources were diagnosed by ICA technique. The results show that ICA approach is valid and effective for faults detection and diagnosis even in noisy states, and it can distinguish main factors of abnormality among many diverse parts of a power plant＇s condenser system. This selectivity problem is left unsolved in many plants, because the main factors often become unnoticed by fault expansion through other parts of the plants.     

ERP系统在现代火电厂的实施

基于目前国际国内电力市场的形势,结合ERP的核心管理思想,分析了电力企业实施ERP的必要性,同时重点以火电厂实施ERP为例,研究了ERP系统实施的总体构架、模块结构以及实施的具体步骤,最后总结了ERP实施过程中的关键因素.     

火力发电厂厂区管线设施布置研究

厂区管线设施按常规流程设计,已不能满足电厂建设文明施工的要求,根据火力发电厂的工艺管线种类以及布置要求,从设计流程入手,对300 MW和600 MW机组的管线设施布置进行研究,提出厂区管线设施规划布置的接口及设计的具体要求,以达到指导工艺设计、细化施工设计、满足现场施工提前出图的目的.     

基于主元分析的火电厂生产过程故障检测研究

由于工况变化频繁,使用单一主元模型难以准确描述火电厂生产过程的统计特性,因此应用传统主元分析(PCA)故障检测方法会带来大量的误检。提出了一种适用于火电厂生产过程的改进PCA故障检测方法:首先用K均值聚类分析方法对过程数据进行分类得到各稳态工况下的数据;然后根据分类数据建立主元模型组来描述整个过程;最后在故障检测中对检测样本进行模糊划分,动态计算出与当前工况相适应的主元模型并进行检测。使用现场数据对比研究了传统方法和改进方法在锅炉过程故障检测中的应用情况。结果表明改进方法能适应工况变化,减少误检并提高检测灵敏度。     

核电工程应用隔震技术的可靠性探讨

为了解决基础隔震技术在核电工程中的应用问题,以某高温气冷堆核电厂房结构为背景,通过1：20缩尺模型地震模拟振动台试验,研究了水平双向和三向地震动作用下水平整体基础隔震核电结构（含设备）的地震响应规律和特点,包括结构的加速度和位移反应、楼层反应谱和设备反应以及隔震效果等.结果表明：隔震结构的前二阶振型为水平双向平动,且变形主要集中在隔震层,上部结构近于平动;考虑竖向输入后结构水平向加速度放大系数是水平双向输入的2~3倍,且竖向加速度响应较大;水平向楼层反应谱峰值远小于竖向,三向输入的竖向楼层反应谱峰值大于双向输入;设备与结构的反应规律和特点基本相似.总之,水平向隔震可以有效降低结构和设备的水平向地震反应,但对竖向反应基本无减震效果,且竖向地震动作用可能降低水平向隔震效果.

     

浅议火力发电厂结构设计的荷载效应组合

火力发电厂由于设备种类多、工艺复杂,且出现的概率也各不相同,因此需要考虑的荷载效应组合形式也比较复杂.由于相关规范所提供的荷载参数有限,在设计过程中会遇到因荷载组合不当而造成的计算结果偏差较大的情况.本文建议应根据电厂在使用年限内荷载出现的概率来确定荷载效应的组合形式,使计算结果更加合理.     

基于SDG深层知识模型的电站热力系统故障诊断方法

鉴于符号有向图(SignedDirectedGraph,SDG)深层知识模型的推理方法是一种完备的揭示系统故障的有效方法,提出将基于SDG的方法应用于电站热力系统的故障诊断中。应用该方法首先建立了除氧器系统的SDG模型,然后根据各个故障根源得出系统的子SDG模型,最后根据这些子图导出除氧器的故障诊断规则库。诊断时,通过将系统变量的定量值转换为定性值,将实际故障工况与所建立的故障规则进行比较,得到故障源的定性诊断结果。案例研究表明,该方法具有较好的解释性和诊断的快速性,且能有效解决仿真培训过程中误操作自诊断问题。     

基于迭代PCA的油田传感器故障检测与隔离

针对油田采油现场采集的传感器数据本身存在不规律动态特性,使得传统的主元分析(PCA)故障检测方法在实际应用中准确度较低、容易出现误报的问题,采用一种迭代PCA模型方法,即累积数据达到一定长度之后对PCA模型进行迭代更新,可以有效地减小误报的发生.检测出故障后,利用故障数据和残差向量的映射向量定义一个传感器故障指数,可以实现故障隔离.仿真实验表明,与传统的PCA方法相比,本文所采用的更新PCA模型的迭代方法能更好地适用于数据具有动态特性的油田传感器故障检测;通过对传感器故障指数的计算可以准确地实现故障隔离.实验表明,本文用的传感器故障检测与隔离方法可以很好地应用在实际系统中.     

火电厂热力系统矩阵分析方法

为了使分析方法应用于火电厂热力系统经济性分析评价和在线监测中,对火电厂热力系统经济性分析评价进行更加全面合理,寻找提高经济性的有效途径,基于加热器热交换过程中的平衡关系分析,得出了火电厂回热系统各级加热器平衡方程组,并在此基础上,经数学推导,得到了与回热系统特征密切对应的矩阵方程。该方程组的增广矩阵各元素有明显的规律性,对于给定回热系统,可以直接写出矩阵方程。解该矩阵方程可得到符合平衡关系的各级回热加热器抽汽系数,并在此基础上求得各级加热器的效率,从而简化了运用分析方法求解抽汽系数的过程。利用矩阵方程结合锅炉、汽轮机等设备的分析,可以建立火电厂热力系统分析通用数学模型。