化工过程故障检测与诊断方法

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1、第31卷第1期仪器仪表学报Vol.31No.12010年1月ChineseJournalofScientificInstrumentJan.2010基于改进多尺度核主元分析的化工过程*故障检测与诊断方法研究1,212许洁，胡寿松，申忠宇(1南京航空航天大学自动化学院南京210016；2南京师范大学电气与自动化工程学院南京210042)摘要：针对化工过程数据的多尺度性和非线性特性，提出了改进多尺度核主元分析法。先利用小波变换分析测量数据的多尺度特性，然后采用核主元分析算法进行在线故障检测，对检测到的故障采用核函数梯度算法实现

2、在线故障诊断，根据每个监控2变量对统计量T和SPE的贡献程度，绘制贡献图,用于故障的分离。在监控过程中为解决核矩阵计算困难，引入特征向量选择方法。TE过程的仿真结果表明它能有效实现故障检测、故障诊断，与主元分析方法相比，显示出更高的过程监控能力。关键词：小波变换；核主元分析；故障检测；故障诊断；特征向量选择；贡献图中图分类号：TP277文献标识码：A国家标准学科分类代码：510.8010Faultdetectionanddiagnosisofchemicalprocessbasedonanimprovedmulti-sca

3、leKPCA1,212XuJie，HuShousong，ShenZhongyu（1CollegeofAutomationEngineering,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing210016,China;2SchoolofElectricalandAutomationEngineering,NanjingNormalUniversity,Nanjing210042,China）Abstract：Animprovedmulti-scalekernelpr

4、incipalcomponentanalysismethodisproposedforanalyzingthemulti-scaleandnonlinearpropertyofchemicaldata.Wavelettransformisusedtoanalyzethemulti-scalepropertyofthemeasurementdata,whilekernelprincipalcomponentanalysisalgorithmisusedtorealizeonlinefaultdetection.Usingth

5、egradientofkernelfunction,KPCAcontributionplotsareprotracted,whichrepresentthecontributionof2eachmonitoringvariabletothestatisticsTandSPE.Duringthemonitoringprocess,featurevectorselectionmethodisgiventoreducethecomputationcomplexityofthekernelmatrix.Todemonstratet

6、heperformance,theproposedmethodisappliedtoTEprocess.SimulationresultsshowthattheimprovedMSKPCAeffectivelydetectsanddiag-nosesfaults.ComparedwithPCA,theproposedmethodshowssuperiorprocessmonitoringperformance.Keywords：wavelettransform；kernelprincipalcomponentanalysi

7、s；faultdetection；faultdiagnosis；featurevectorselection；contributionplot（kernelPCA）在非线性系统的故障检测方面明显优于1引言[6-8]PCA方法。但是，多数化工过程的运行数据不但存在基于多元统计方法的过程监控，是保证生产安全和非线性关系，而且具有多尺度特性。产品质量的一种重要手段。在过去的十多年里，多元统本文提出一种基于多尺度核主元分析的故障诊断和[1]计监控已经引起了研究人员的广泛关注。其中主元分析过程监控方法。先利用小波变换分析测量数据的多

8、尺度方法是研究和应用最多的一种方法，已经广泛应用于工特性，然后采用核主元分析算法进行在线故障检测，对业过程监控中，并在非线性、动态、多尺度等方面被不检测到的故障采用核函数梯度算法实现在线故障诊断，[2-5]2断改进和扩展。Scholkopf等人提出的核函数主元分析根据每个监控变量对统计量T和SPE的贡献