【摘 要】
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传统核偏最小二乘法(KPLS)在构造输入变量与输出变量时未考虑样本间的动态特性,使故障样本信息易被其他样本掩盖;同时,KPLS未考虑所有变量对故障样本的影响,使变量间隐藏信息
【机 构】
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重庆科技学院电气工程学院,重庆,401331中石化重庆涪陵页岩气勘探开发有限公司,重庆,408000;
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传统核偏最小二乘法(KPLS)在构造输入变量与输出变量时未考虑样本间的动态特性,使故障样本信息易被其他样本掩盖;同时,KPLS未考虑所有变量对故障样本的影响,使变量间隐藏信息不能被完全表达;针对以上问题,提出一种基于全相关动态KPLS (all correlated dynamic KPLS,ADKPLS)的非线性工业过程故障诊断方法;该方法首先对原始数据进行动态特征分析研究,使组成的数据矩阵能很好地反映变量间的动态关系;然后分析证明了KPLS中输出变量的变化会影响到输入残差空间,设计一个输出变量辅助矩阵,表征输入变量与输出变量的全相关性;最后,采用基于输入变量与输出变量之间的全相关信息构建贡献图以识别故障源变量;与KPLS相比,在输入和输出变量之间建立了更直接的关系;在抽油机生产过程上的仿真结果表明,所提方法具有良好的故障检测与识别性能.
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