公开(公告)号：CN113253682B

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202110533650.2

申请日：2021-05-17

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 邓晓刚 ,  杜昆玉 ,  王晓慧 ,  王延江 ,  曹玉苹 ,  王平

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明涉及一种非线性化工过程故障检测方法，其具体步骤为：离线建模阶段中，首先对训练数据进行归一化处理，然后构建M个随机慢特征分析模型，并求出对应的主导子空间统计量和残差空间统计量控制限；在线检测阶段，采集测试数据并进行归一化处理，然后将其映射到M个随机慢特征分析模型，求得M组主导子空间统计量和残差空间统计量，通过加权概率指数融合机制得到集成监控统计量和统计量BICQ，分别与1‑α比较，用于判断是否发生故障，其中，α为置信水平。本发明利用随机傅立叶映射深挖非线性过程的数据特性，能够更加高效的建立非线性慢特征分析模型，改善故障检测效果。

公开(公告)号：CN113253682A

公开(公告)日：2021-08-13

申请号：CN202110533650.2

申请日：2021-05-17

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 邓晓刚 ,  杜昆玉 ,  王晓慧 ,  王延江 ,  曹玉苹 ,  王平

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明涉及一种非线性化工过程故障检测方法，其具体步骤为：离线建模阶段中，首先对训练数据进行归一化处理，然后构建M个随机慢特征分析模型，并求出对应的主导子空间统计量和残差空间统计量控制限；在线检测阶段，采集测试数据并进行归一化处理，然后将其映射到M个随机慢特征分析模型，求得M组主导子空间统计量和残差空间统计量，通过加权概率指数融合机制得到集成监控统计量和统计量BICQ，分别与1‑α比较，用于判断是否发生故障，其中，α为置信水平。本发明利用随机傅立叶映射深挖非线性过程的数据特性，能够更加高效的建立非线性慢特征分析模型，改善故障检测效果。