换一批摘要针对复杂工业数据存在自相关的特点,提出一种基于最小/最大自相关因子分析(MAF)结合独立元分析(ICA)的故障诊断方法.首先利用自相关因子分析得到监测量的最大自相关矩阵,该矩阵包含数据信息的空间特征,并且去除了噪声;然后对其进行独立元分析,根据高阶统计信息,提取出独立元;并依据I2和SPE统计量值来判断系统的工作状态;最后采用变量贡献图对故障进行定位.将该方法应用到TE过程,验证了其可行性以及与ICA和MAF相比时的优越性.
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关键词
自相关因子分析独立元分析贡献图故障诊断autocorrelation factor analysisindependent component analysiscontribution plotfault diagnosis
分类号
TP277
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-1841.2017.01.044
发布时间
2017-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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