【摘 要】
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故障发生后,为了查出故障原因,需要辨识出故障变量实现故障诊断.传统多元统计故障诊断方法通常假设过程只运行在单一工况下,从而不能适用于多工况过程.针对这个问题,提出了1
【机 构】
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中国石油大学(华东)信息与控制工程学院
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故障发生后,为了查出故障原因,需要辨识出故障变量实现故障诊断.传统多元统计故障诊断方法通常假设过程只运行在单一工况下,从而不能适用于多工况过程.针对这个问题,提出了1种基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Models,GMM)的多工况化工过程故障诊断方法.首先建立GMM对过程数据进行聚类,自动估计出工况数以及各工况的分布参数,同时对数据进行标准化处理,使得各个变量在后续处理中占有相同比重,然后对各个工况建立PCA(Principal Component Analysis)模型.当检测到故障发生后,本文通过结合相对贡献量和后验概率,构造全局相对贡献量得到全局相对贡献图,用于多工况过程故障变量的识别.CSTH过程的仿真结果表明,本文提出的方法能够有效地辨识出故障变量.
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