[发明专利]一种基于主成分追踪的工业故障监测方法及应用

摘要

本发明公开了一种基于主成分追踪的工业故障监测方法及应用，属于工业过程监控与诊断技术领域。首先，对工业采集数据进行主成分追踪方法分解得到包含过程全部运行信息的低秩矩阵以及包含传感器噪声和过程故障的稀疏矩阵。其次，在低秩矩阵中利用T2统计量进行故障检测；在稀疏矩阵中利用均值相关系数的统计量进行故障检测。本发明根据主成分追踪方法对矩阵分解的特点，针对不同特点的矩阵采用不同的统计量，充分利用了数据中包含的有效信息，因此与其它现有的方法相比，本发明方法对于工业故障检测具有更高的准确率。

主权项

一种基于主成分追踪的工业故障检测方法，其特征在于，主要采用基于T2统计量和基于变量的均值和相关系数统计量的主成分追踪算法，步骤如下：步骤一：离线建模，对工业过程采集的离线数据，进行数据归一化运算；利用主成分追踪的方法对归一化之后的数据进行分解得到低秩矩阵和稀疏矩阵；在低秩矩阵中使用奇异值分解得到负荷向量和奇异值矩阵，并且计算得到正常阈值，在稀疏矩阵中计算变量的均值和相关系数，得到正常阈值；步骤二：在线监测，对在线采集的数据首先按照离线建模数据的主元方向投影，构建T2统计量和离线建模得到的阈值比较进行故障检测；对在线采集到的数据和原来的离线建模数据组合成新的矩阵进行主成分追踪分解，计算均值，利用离线建模得到的相关系数进行在线故障检测。