基于SFA的工业过程质量相关的在线故障检测
作者:索寒生 蒋白桦 宫向阳 王永耀 贾贵金
关键词:
慢特征分析; 质量相关的故障检测; 在线监测;
摘要:
考虑到传统工业过程监测方法容易忽略掉过程动态信息的现象,提出了基于慢特征分析(Slow Feature Analysis, SFA)的在线特征选择与重排序的质量相关的故障检测方法(改进FROSSFA),将SFA故障检测扩展到质量相关的故障检测领域。最后将所提方法应用在TE过程上,仿真结果表明改进的FROSSFA方法具有较高的故障检测率,并能准确判断所发生故障是否与质量相关。
上一篇:基于小波变换的改进脉振高频注入法的研究
下一篇:基于MSP430的液体点滴速度模糊PID控制系统