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基于多块KPCA和SDG的故障诊断方法

来源期刊:控制与决策2013年第10期

论文作者:王雅琳 何巍 桂卫华 阳春华

文章页码:1473 - 2962

关键词:符号有向图;多块核主元分析;过程监控;故障定位;

摘    要:针对大规模复杂工业过程,提出一种基于多块核主元分析(MBKPCA)和符号有向图(SDG)的故障诊断方法.首先,提出基于SDG和优先级的分块策略,以强连接元SCC为最高优先级、多入/出度节点群为次高优先级、节点链为最低优先级对过程进行分块;在此基础上,采用MBKPCA进行过程监控,对于检测到的故障,先确定故障发生在哪一个数据块,再触发SDG在故障块内完成故障定位.所提出方法克服了多块KPCA故障隔离不完全和SDG推理过程中组合爆炸的缺点,可以提高复杂工业过程故障诊断的准确度和速度.基于Tennessee Eastman过程的仿真研究表明了所提出故障诊断方法的有效性.

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基于多块KPCA和SDG的故障诊断方法

王雅琳,何巍,桂卫华,阳春华

中南大学信息科学与工程学院

摘 要:针对大规模复杂工业过程,提出一种基于多块核主元分析(MBKPCA)和符号有向图(SDG)的故障诊断方法.首先,提出基于SDG和优先级的分块策略,以强连接元SCC为最高优先级、多入/出度节点群为次高优先级、节点链为最低优先级对过程进行分块;在此基础上,采用MBKPCA进行过程监控,对于检测到的故障,先确定故障发生在哪一个数据块,再触发SDG在故障块内完成故障定位.所提出方法克服了多块KPCA故障隔离不完全和SDG推理过程中组合爆炸的缺点,可以提高复杂工业过程故障诊断的准确度和速度.基于Tennessee Eastman过程的仿真研究表明了所提出故障诊断方法的有效性.

关键词:符号有向图;多块核主元分析;过程监控;故障定位;

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