【摘 要】
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以TE过程作为研究对象,主要选取过程中的故障8作为研究对象,提出了一种基于KPCA-ARIMA的建模方法来实现故障预测.首先采用核主元分析(KPCA)的方法对过程变量数据进行非线性映
【机 构】
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北方工业大学现场总线及自动化北京市重点实验室
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以TE过程作为研究对象,主要选取过程中的故障8作为研究对象,提出了一种基于KPCA-ARIMA的建模方法来实现故障预测.首先采用核主元分析(KPCA)的方法对过程变量数据进行非线性映射,通过计算累计贡献率的方法进行主元特征提取,降低特征变量之间的非线性相关性,然后根据平方预测误差(SPE)和Hotelling's T^2的方法来检测过程中是否发生异常,以及故障发生的位置时间点.最后对得到的T2和SPE序列进行差分得到平稳序列,采用求和自回归滑动平均(ARIMA)模型分别对故障检测指标T^2统计量和
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