基于PCA的多變量系統(tǒng)故障檢測研究.pdf

1、基于主元分析(PCA)的故障檢測是多元統(tǒng)計監(jiān)控領域的一個研究熱點。該方法通過對實時采集到的大量數據進行多元統(tǒng)計分析，以此來達到對復雜系統(tǒng)的故障檢測的目的。它是數據驅動方法中最流行的一種方法，不需要建立系統(tǒng)的精確模型，適應了現代化復雜系統(tǒng)的要求，得到了飛速地發(fā)展，是保證現代工業(yè)系統(tǒng)安全可靠運行的關鍵技術，具有重要的理論研究價值和實用價值。但是，由于傳統(tǒng)主元分析方法只適用于線性系統(tǒng)，不能在非線性系統(tǒng)中得到實際應用，有許多問題尚待研究解決。本

2、文在闡述故障檢測技術及研究進展的基礎上，針對非線性系統(tǒng)的故障檢測問題進行了研究，所做的主要工作及研究成果如下:
　　首先，在介紹PCA原理及其在線性系統(tǒng)故障檢測設計的基礎上，對PCA方法進行了改進，提出了一種基于高斯核函數的非線性系統(tǒng)故障檢測算法。該算法把具有非線性關系的數據通過高斯核函數映射到近似為線性關系的特征空間，在特征空間中，利用PCA方法實現故障檢測。最后，以一個典型的非線性系統(tǒng)作為仿真實例，驗證了該算法的有效性。