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山东省博士后创新项目(BS2012ZZ011)

作品数:2 被引量:11H指数:2
相关作者:张妮田学民更多>>
相关机构:中国石油大学(华东)中国石油大学更多>>
发文基金:山东省博士后创新项目山东省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇故障检测
  • 1篇动态特性
  • 1篇独立元分析
  • 1篇子流形
  • 1篇流形
  • 1篇检测率
  • 1篇故障检测率
  • 1篇非线性
  • 1篇RIDGE
  • 1篇ICA
  • 1篇测地
  • 1篇测地距离

机构

  • 1篇中国石油大学...
  • 1篇中国石油大学

作者

  • 1篇田学民
  • 1篇张妮

传媒

  • 1篇化工学报
  • 1篇上海交通大学...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于核状态空间ICA的非线性动态过程故障检测方法被引量:2
2014年
针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于核状态空间独立元分析的故障检测方法.采用核规范变量分析法将非线性动态过程数据映射到核状态空间,得到去相关的状态数据.对状态数据的各时延协方差矩阵进行加权求和得到状态数据的时序结构矩阵,进而建立ICA统计模型,从状态数据中提取独立元特征数据,并构造监控统计量检测过程故障.在Tennessee Eastman过程上的故障检测结果表明,相比于传统的基于动态核主元分析的故障检测方法,该方法更加灵敏地检测到故障的发生,提高故障检测率.
蔡连芳田学民张妮
关键词:故障检测非线性动态特性独立元分析故障检测率
基于RISOMAP的非线性过程故障检测方法被引量:9
2013年
化工过程监控数据存在非线性特点,且过程常常运行于多个模态,针对该类问题,提出基于相对等距离映射(relative isometric mapping,RISOMAP)的过程故障检测方法,该方法采用相对测地距离构造高维空间的距离关系阵,运用多维尺度变换(MDS)计算其低维嵌入输出,从高维数据中提取子流形信息和残差信息分别构造监控统计量进行故障检测,同时运用核ridge回归在线计算测试数据的低维输出,核矩阵通过综合相似度进行更新。数值算例和TE过程的仿真结果表明,RISOMAP方法可以更为有效地实施故障检测,故障检测的灵敏度较高,同时也为基于流形学习的多模态过程故障检测的实施提供了一条思路。
张妮田学民蔡连芳
关键词:子流形故障检测
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