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1、PCA法在多变量控制系统中的设计与应用令朝霞,等PCA法在多变量控制系统中的设计与应用DesignandApplicationofthePCAMethodinMultivariableControlSystem令朝霞曹立学(陕西理工学院电气工程学院,陕西汉中723003)摘要:针对多变量系统中各变量之间的强关联、强耦合和系统故障时难以定位等特点,提出了一种基于多元统计过程的故障检测与诊断方法。采用主元分析法(PCA)提取原始复杂数据空间的统计特征,经映射投影重构能最大程度表征有用信息的主元数据,以检测和分析系统中的故障信息。多变量液位控制系统的实际运行
2、表明,主元分析法不仅能够对生产过程进行有效故障检测与诊断,而且减小了外界噪声的影响,为实现复杂系统的容错控制提供了保障。关键词:多变量系统统计过程主元分析故障诊断容错控制可靠性中图分类号:TP206文献标志码:AAbstract:Aimingatthefeaturesofmultivariablesystem,i.e.,strongrelevancyandstrongcouplingamongeachvariable,anddifficulttolocatefaultwhensystemfails,thefaultdetectionanddiagnos
3、ticmethodbasedonmultivariablestatisticalprocessisproposed.Byadoptingthemethodofprincipalcomponentanalysis(PCA),thestatisticalcharacteristicsoforiginalcomplexdataspaceareextracted;andtheusefulinformationofprincipalcomponentdatacanbecharacterizedgreatlybymappingprojectionreconstru
4、ction,thusthefaultinformationofthesystemcanbedetectedandanalyzed.Throughpracticalapplicationinmultiplevariablelevelcontrolsystem,itisshownthatthePCAmethodisabletoeffectivelyconductfaultdetectionanddiagnosticsforproductiveprocess,andreducetheinfluenceofexteriornoises,thusprovides
5、guaranteeforfault-tolerantcontrolofcomplexsystems.Keywords:MultivariablesystemStatisticalprocessPrincipalcomponentanalysis(PCA)FaultdiagnosisFault-tolerantcontrolRelialility0引言1主元分析法及基本思路随着工业生产过程自动化程度的提高,控制系统主元分析法(PCA)是多元统计过程控制故障诊断的结构越来越复杂,检测仪表和执行机构的使用数量技术的核心,它是基于原始数据空间,通过降低原始数也
6、越来越多。一个局部故障常会产生链式反应,导致据空间的维数构建新的数据模型;再从新的映射空间整个自动控制系统的崩溃,这不仅会造成巨大的经济抽取主要的变化信息,以提取统计特征,从而构成原始损失,而且会危及人身安全。因此,系统的可靠性是系数据空间特性。新的映射空间的变量由原始数据变量统安全运行的关键,而提高系统可靠性的重要手段是的线性组合构成,大大降低了投影空间的维数。由于[1]使系统具有一定的容错能力。而要实现容错控制,投影空间统计特征向量彼此正交,因此消除了变量间必须预先知道系统某环节出现了故障,所以系统的故的关联性,简化了原始过程特性分析的复杂程度。主
7、障检测与诊断又是实现容错控制的前提。决策者根据元分析能对生产过程进行有效故障检测与诊断。诊断到的故障源和故障类型,作出相应决策,以改变或主元分析法的基本思路是:寻找一组新变量来代[2]替原变量,新变量是原变量的线性组合。从优化的角修正系统出现的错误和故障。本文采用主元分析(principalcomponentanalysis,度看,新变量的个数要比原变量少,并且最大限度地携PCA)法研究多输入多输出(multipleinputmultipleoutput,带原变量的有用信息,新变量之间互不相关。主元分MIMO)控制系统,实现系统的故障检测与诊断,为系统
8、实析法的内容包括主元的定义和获取,以及通过主元的现容错控制和安全运行打下良好基础。数据重构。目
