【摘 要】
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针对多工况生产过程，提出基于时延符号有向图(SDG)和独立成分分析(ICA)的在线故障预测方法。时延符号有向图描述了过程变量间信息传递的方向和时延大小；在有向图模型基础上
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016
【出 处】
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第七届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议
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针对多工况生产过程，提出基于时延符号有向图(SDG)和独立成分分析(ICA)的在线故障预测方法。时延符号有向图描述了过程变量间信息传递的方向和时延大小；在有向图模型基础上，对过程数据进行信息同步校正；ICA方法应用于校正后的过程数据，使得基于ICA的性能监测方法具有良好的故障预测能力。在空分设备中的应用结果表明，该方法可在变工况下实现准确的氮塞故障预测。
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