杨猛
- 作品数：1 被引量：17H指数：1
- 供职机构：沈阳化工大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅高等学校科学研究项目辽宁省博士科研启动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机械工程更多>>
- 基于改进重构贡献图的故障定位方法被引量：17
- 2015年
- 针对重构贡献(RBC)方法仅适合单变量故障的定位及贡献图中出现拖尾效应(SE)的问题,本文提出一种基于改进重构贡献图(MRBCP)的故障定位方法。采用概率主元分析(PPCA)建立监视模型和统一量度的监视统计量,克服PCA方法中不同量度的监视统计量造成的诊断结果不一致的缺点。对于故障样本,以变量的重构监视统计量为贡献统计量,通过组合最大化思想对故障变量进行逐次定位。在历史故障信息未知的情况下,能够进行多变量故障的定位,然后在定位出的故障变量中进行贡献图分析,进一步对故障变量实现准确定位,从而避免了拖尾效应。通过数值案例和TE过程——实际化工过程的真实模拟过程进行实验,并与基本RBC方法、基于PCA的MRBCP方法进行比较,结果表明了所提方法的有效性。
- 郭小萍杨猛李元
- 关键词：故障定位
