基于改进核主元分析的TE故障诊断

来源：计算机测量与控制杂志2016年第10期北京时间：

作者：刘春燕,于春梅

单位：西南科技大学 信息工程学院

摘要：PCA、KPCA作为常用的多变量统计监控算法,一般适用于定常过程。针对实际工业过程的时变、非线性特性,提出一种基于分块的改进KPCA算法。该方法通过采用随时间更新的核矩阵代替固定核矩阵用于主元模型的建立,使非线性监控模型能够在线更新,从而提高KPCA的检测正确率。与KPCA方法相比,该方法的运算复杂度明显降低。将该方法应用于TE(Tennessee Eastman)过程,仿真结果显示,该方法具有较好的监测性能,且所需时间大大减小,说明了本算法的有效性。

关键词：核主元分析;主元模型;故障检测;TE过程;矩阵分块

基金资助：特殊环境机器人技术四川省重点实验室开放基金