基于贝叶斯ICA的多工况非高斯过程故障检测
作者:
邓晓刚
徐莹
关键词:
多工况
ICA
贝叶斯推理
后验概率
摘要：
针对工业过程数据的多模态、非高斯分布问题,提出一种基于贝叶斯独立元分析(ICA)的故障检测算法.该方法将贝叶斯估计与ICA算法相结合,在对多工况数据聚类的同时建立不同模态数据的统计模型,从而构建面向全部数据的混合概率模型.然后基于建立的贝叶斯 ICA 混合模型,计算实时数据属于某工况的后验概率,并根据监控统计量检测过程故障.该方法在贝叶斯理论框架下建立多工况数据监控模型,有效避免复杂数据聚类不当对监控效果的影响.最后在连续搅拌反应釜(Continuous Stirring Tank Reactor, CSTR)系统上的仿真结果说明,比多模型PCA、ICA方法有更好的过程监控效果.
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