【摘 要】
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为了提高化工过程故障诊断的效率,基于残差对故障状态具有敏感性以及经验模态分解（EMD）无需建模仅依据输入输出数据分析的优势,提出了一种基于总体平均经验模态分解（EEMD）残差进
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,中国石化炼化工程（集团）股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金（61374166）, 教育部博士点基金（20120010110010）, 中央高校基本科研业务费（JD1413,YS1404）
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为了提高化工过程故障诊断的效率,基于残差对故障状态具有敏感性以及经验模态分解（EMD）无需建模仅依据输入输出数据分析的优势,提出了一种基于总体平均经验模态分解（EEMD）残差进行故障诊断的新方法。基于历史数据的6σ控制图,确定残差的故障诊断控制限。利用在线实时数据采用贝叶斯信息准则在线确定EEMD的移动窗口。基于移动窗口的采样数据,在线获得EEMD残差最大值的变化,结合相应的故障诊断控制限在线诊断故障并确定故障发生时间及原因。该文方法与传统的希尔伯特谱分析方法相比,具有可在线诊断故障的优势,提高了故障诊断
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