基于主元分析的微小故障检测
【摘要】：主元分析(principal component analysis, PC A)作为一种数据驱动的统计建模方法,在状态监测与故障诊断方面已得到广泛应用。现有研究表明,将PCA与数据滤波方法结合,能有效提高对微小故障的检测效果,但其作用机理还未有深入研究。滑动平均(moving average, MA)和指数加权移动平均(exponentially weighted moving average, EWMA)滤波是两种较为常见的数据滤波方法。将两种滤波方法分别与PCA结合,形成MA-PCA和EWMA-PCA方法,作为本文的研究对象。本文首先分别分析了MA和EWMA滤波影响PCA进行故障检测的机制,导出了MA-PCA和 EWMA-PCA提高微小故障检出效果的原因。并分别推导了MA-PCA和 EWMA-PC A的临界故障幅值的计算方法。对MA-PCA方法分析了检测延迟、临界故障幅值和窗宽之间的关系,并以此为基础提出了滑动平均窗宽的确定方法,避免了窗宽的主观选取问题。对EWMA-PCA方法分析了检测延迟、临界故障幅值和遗忘因子之间的关系,提出了确定遗忘因子的方法。然后本文将这两种方法的故障检测性能进行对比,从理论上证明了在相同的延迟时间条件下,MA-PCA能比EWMA-PCA检出更小的故障的结论。最后通过数值仿真和田纳西—伊斯曼化工过程(Tennessee Eastman process, TEP)仿真实验对上述结论进行了验证。
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