【摘 要】
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提出一种基于递归稀疏主成分分析(Recursive sparse principal component analysis, RSPCA)的工业过程故障监测与诊断方法,可用于时变工业过程的自适应故障监测与诊断。通过
【机 构】
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湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室; 中南大学自动化学院; 湖南师范大学物理与电子学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61501183,U1701261,61771492);湖南省自然科学基金(2018JJ3349);图像信息处理与智能控制教育部重点实验室(华中科技大学)开放基金(IPIC2017-03);湖南省研究生科研创新项目(CX2018B312)
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提出一种基于递归稀疏主成分分析(Recursive sparse principal component analysis, RSPCA)的工业过程故障监测与诊断方法,可用于时变工业过程的自适应故障监测与诊断。通过引入弹性回归网,将主成分问题转化为Lasso和Ridge结合的凸优化问题,采用秩-1矩阵修正对协方差矩阵进行递归分解,递归更新稀疏载荷矩阵和监测统计量的过程控制限,以实现连续工业过程长时间自适应故障监测。对检测出来的故障,通过贡献图法,实现对故障的诊断。在田纳西-伊斯曼(TE)过程进行实验验证,结果表明,与传统的故障监测方法相比,该方法有效降低了故障漏检率和误报率且时间复杂度低,确保了故障监测的灵敏度和实时性。
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