一种改进的KPCA传感器故障识别方法及其应用.pdf

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1、2016正仪表技术与传感器2016第6期InstrumentTechniqueandSensorNo．6一种改进的KPCA传感器故障识别方法及其应用彭红星，潘梨莉，赵鸿图(1．河南理工大学计算机科学与技术学院，河南焦作454000；2．煤炭安全生产河南省协同创新中心，河南焦作454000)摘要：针对KPCA模型传感器故障诊断中识别环节存在的问题，提出了一种改进的故障识别方法——均方贡献值法。该方法在T检测统计量的计算基础上提出，通过计算每个测量变量对模型变化的均方贡献值，然后采用一阶惯性滤波消除干扰，得到一个稳定的、可以精确定位故障传感器的贡献指标，仿真实验证实了方法的有效性。该方法不需

2、要任何迭代近似计算和数据重构，计算量小且方案简洁，适于监控系统的在线运行使用。关键词：传感器；故障识别；核主元分析；均方贡献值；一阶惯性滤波中图分类号：TP277文献标识码：A文章编号：1002-1841(2016)06-0092-03AnImprovedKPCASensorFaultIdentificationMethodandItsApplicationPENGHong．xing，PANLi．1．i．，ZHAOHong．tu(1．SchoolofComputerScienceandTechnology，HenanPolytechnicUniversity，Jiaozuo454000，

3、China；2．CollaborativeInnovationCenterofCoalWorkSafetyofHenanProvince，Jiaozuo454000，China)Abstract：InviewofthefaultsourcelocationinsensorfaultdiagnosisbasedonKPCA(KernelPrincipalComponentAnaly—sis)model，animprovedapproachoffaultidentificationofKPCAwasputforward．Thismethodwaspresentedonthebasisofst

4、a·tistics．Bycalculatingmeansquarecontributionvalueofeachmeasurementvariabletothemodelvariationsandthefirst—orderiner-tiafilteringforInterferenceElimination．astablecontributionindicatoroffaultysensorcanbeobtained．Thevaliditywastestifiedbysimulationexperiments．Thisapproachdoesnotrequireanyiteration

5、approximatecalculationanddatareconstruction．Duetothesmallamountofcalculationandthesimplesolution，itissuitableforonlineoperationinmonitoringsystem．Keywords：sensor；faultidentification；KPCA；meansquarecontributionvalue；first—orderinertialfiltering0引言性映射：R一F将输入空间中的观测数据变换到高维特征在许多监控系统中，需要对传感器进行故障检测与诊断以空

6、间中。则高维空间中的协方差矩阵为保证测量的可靠性，其方法主要包括基于解析模型和基于数据NC=∑()()(1)模型两大类。在一些无法获取精确解析模型的场合，基于数LlⅣ据模型的方法，如PCA和KPCA模型等方法获得了广泛的应假定∑()=0；(·)为一个将输入向量映射到空间F的非用。近年来，由于监测变量之间非线性关系的大量存在，基线性映射函数，通过寻求c的特征向量，就可以得到空间F中于KPCA模型的传感器故障监测与诊断成为研究热点。此类主元。在空间F中，将()投影到特征向量上，可以得到方法中，故障的检测一般采用Q统计量(平方预报误差SPE，为测量向量X的主元t：便于公示书写，常定义为Q)或者

7、T统计量即可实现，而故障f=[t1，t2，⋯，t](2)源的识别与定位，即诊断问题，研究的方法多种多样。其中偏式中：t=(，())，z=1，2，⋯，P,P为保留的主元个数。微分贡献率法和数据重构方法可以精确识别故障，但是KPCA传感器故障诊断的具体建模过程可参阅相关文运算量大、方案复杂，贡献图法采用单个变量进行绝对值计算，献，。不适合在线运行J，并且存在贡献指标不稳定等问题。本文研2KPCA传感器故障检测与识别究了一种改进的KPCA