基于偏最小二乘得分重构的质量相关故障检测
孔祥玉1
李强1
安秋生2
解建1
1.火箭军工程大学导弹工程学院,陕西西安7100252.山西师范大学数学与计算机科学学院,山西临汾041004
摘要：偏最小二乘(PLS)作为一种典型的多元统计分析方法被广泛用于多变量统计过程监测,通常要求数据满足高斯–马尔科夫定理.当数据存在多模态或过程变量非线性相关时,基于PLS方法的故障检测性能将受到影响.为此,本文提出一种基于PLS得分重构的故障检测方法(SR–PLS).首先,利用PLS将输入空间分解为质量相关空间与质量无关空间;其次,利用类k邻近规则(kNN)对当前得分向量进行重构,得到重构得分向量;最后利用重构得分构造统计量,由核密度估计(KDE)得到控制限,进行故障检测.本方法降低了变量间的非线性与数据多模态对过程故障检测的影响,提高了故障检测率.将所提方法应用于两个数值仿真例子与田纳西伊士曼过程(TEP),并与PLS,KPLS,LNS–PLS进行对比分析,证明该算法的优越性与有效性.
关键词：数据驱动故障检测偏最小二乘得分重构田纳西伊士曼过程
资助基金：国家自然科学基金(61833016)国家自然科学基金(61673387)国家自然科学基金(61374120)国家自然科学基金(61903375)
论文发表日期：2020-11-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 2321-2332 )
英文信息