[发明专利]基于高效递推核主元分析的非线性时变过程故障监测方法

摘要

本发明公开了一种基于高效递推核主元分析的非线性时变过程故障监测方法，属于故障检测与诊断技术领域。首先，在田纳西伊斯曼过程仿真器中采集具有非线性和缓慢时变特性且包含故障的数据，将采集的正常数据利用高斯核函数将其投影到高维特征空间并中心化，建立初始的离线监测模型并采用核密度估计函数来确定控制限。然后，当采集到新的过程数据时，通过引入一阶干扰理论方法在离线模型获取的特征值和特征矢量基础上直接更新模型，并将新数据投影到更新的核空间和残差空间计算T2和SPE统计量。当超出其对应的控制限时，认为监测的故障发生，反之，整个过程正常运行。本发明方法主要解决两个问题：1)核主元分析进行非线性时变过程的故障监测会产生较高的误报率；2)基于特征值分解的递推算法计算负荷较高的问题。

主权项

基于高效递推核主元分析的非线性时变过程故障监测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：离线建模采集田纳西伊斯曼化工过程正常运行数据，并将其标准化后用于建立离线的核主元分析模型；通过径向基核函数将训练数据映射到高维线性特征空间，然后利用特征值分解求得样本协方差矩阵的特征值和特征向量，建立田纳西伊斯曼化工过程的离线模型；同时，借助核密度估计算法来确定统计量的控制限；步骤2：在线监测当采集到的田纳西伊斯曼化工过程数据xt是正常数据时，采用递推核主元分析方法在步骤2中田纳西伊斯曼化工过程初始离线监测模型提供的特征值和特征向量的基础上，通过引入一阶干扰理论来实现高效的递推特征值分解，从而直接更新特征值和特征向量，并重新计算更新后的田纳西伊斯曼化工过程的负荷向量、残差向量；通过计算Hotelling的T2统计和平方预测误差Q统计量对田纳西伊斯曼化工过程进行故障监测，即可判断出田纳西伊斯曼化工过程是否发生故障，当T2统计和Q统计超出各自的控制限时，认为有故障发生，反之，整个过程正常。