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基于加权概率CVDA的动态化工系统微小故障检测

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典型变量差异度分析(CVDA)是近年来提出的一种新型动态过程监控方法,已在微小故障检测领域获得成功应用.针对传统CVDA方法忽视了特征量的概率信息挖掘问题,提出一种基于加权概率CVDA(WPCVDA)的动态化工系统微小故障检测方法.一方面,该方法在基本CVDA模型特征基础上引入Wasserstein距离(WD)度量特征量概率分布的变化,构造概率化的WD特征提高CVDA模型对微小故障的灵敏度;另一方面,进一步考虑不同的WD特征成分携带故障信息的差异性,设计一种自适应权值计算策略,为关键的故障敏感特征成分设置大的权值,突出其在监控统计量中的作用.在一个标准化工过程的验证结果说明,所提出的WPCVDA方法比传统CVDA方法具有更好的微小故障检测性能.
Incipient fault detection for dynamic chemical processes based on weighted probability CVDA

杨明辉、刘晓月、邓晓刚、廖明燕、侯春望

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中国石油大学(华东)控制科学与工程学院,山东青岛266580

微小故障检测 加权系数 Wasserstein距离 典型变量差异度分析 动态过程

ZR2020MF09361403418ZD2019-183-003

2022

10.11949/0438-1157.20220417

化工学报
中国化工学会 化学工业出版社

化工学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.26
ISSN：0438-1157
年,卷(期)：2022.73(9)
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