【摘 要】
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提出了一种新的基于稀疏约束非负矩阵分解（SCNMF）的复杂工业过程故障检测方法.首先在交替约束最小二乘算法（ACLS）求解非负矩阵分解（NMF）问题的基础上对系数矩阵H实施稀疏约束,随后
【机 构】
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,华北电力大学控制与计算机工程学院,东北电力大学自动化工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(51606033);中央高校基本科研业务专项资金资助项目(JB2015181)
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提出了一种新的基于稀疏约束非负矩阵分解（SCNMF）的复杂工业过程故障检测方法.首先在交替约束最小二乘算法（ACLS）求解非负矩阵分解（NMF）问题的基础上对系数矩阵H实施稀疏约束,随后采用非负双奇异值分解（NDSVD）方法对SCNMF算法进行初始化,并将所提算法应用于某火力发电厂1 000 MW机组锅炉过程中.结果表明：SCNMF算法的收敛性和稀疏度明显优于传统的NMF算法,且对故障的检测效率也要优于NMF算法和主元分析（PCA）算法.
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