| 基于全变量信息的ICA子空间故障检测方法 |
| |
| 引用本文： | 杨文翠,王帆,谭帅,侍洪波.基于全变量信息的ICA子空间故障检测方法[J].控制工程,2019,26(1):12-16. |
| |
| 作者姓名： | 杨文翠 王帆 谭帅 侍洪波 |
| |
| 作者单位： | 华东理工大学 化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237;北京科技大学 自动化学院,北京,100083 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
| |
| 摘 要： | 独立主元分析(Independent Component Analysis,ICA)应用于化工过程故障监测,首先是对原始空间进行降维得到低维空间,但有些微小故障不能被检测,造成信息缺失,影响监测结果。针对这一问题,提出一种新的子空间监控方法。根据变量和独立主元空间(Independent Component Subspace,ICS),残差空间(Residual Subspace,RS)关联程度,把相似的变量划分到同一个空间,保留全部的过程变量,并分别建立监控模型。最后通过数值例子及田纳西伊斯特曼过程验证该方法的有效性。
|
| 关 键 词： | 独立主元分析 子空间 信息缺失 故障检测 |
ICA Subspace Fault Detection Method Based on Full Variable Information |
| |
| YANG Wen-cui,WANG Fan,TAN Shuai,SHI Hong-bo.ICA Subspace Fault Detection Method Based on Full Variable Information[J].Control Engineering of China,2019,26(1):12-16. |
| |
| Authors: | YANG Wen-cui WANG Fan TAN Shuai SHI Hong-bo |
| |
| Affiliation: | (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of the Ministry of Education,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China;School of Automation and Electrical Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China) |
| |
| Abstract: | YANG Wen-cui;WANG Fan;TAN Shuai;SHI Hong-bo(Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of the Ministry of Education,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China;School of Automation and Electrical Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China) |
| |
| Keywords: | ICA subspace information loss fault detection |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
