基于斯皮尔曼相关分析的非线性动态过程特征提取与故障检测

作者

李元刘雨田冯立伟
单位

沈阳化工大学信息工程学院沈阳化工大学数理系
摘要

斯皮尔曼相关系数是一种非参数的相关性度量，可以等级化变量之间的相关性。然而，复杂的生产过程存在非线性、动态和多阶段问题，并且历史训练集数据仅包含正常过程的数据，使得斯皮尔曼相关不能直接应用于故障检测。为此，提出一种基于斯皮尔曼相关分析和时间窗等级化方法的故障检测算法。首先，找到样本点所在的时间窗，计算样本在窗内的等级；然后，使用基于斯皮尔曼相关的降维方法将数据映射到低维空间；最后，构造适用于等级化数据的统计量R2作为故障检测的依据，当样本的R2高于所得控制限时，认为样本是故障的，否则是正常的。将所提方法用于数值模拟和青霉素发酵过程实验，结果表明该方法在故障检测方面优于传统的统计方法。
关键词

斯皮尔曼相关分析时间窗等级化特征提取故障检测非线性动态过程
基金项目(Foundation)

国家自然科学基金项目(61673279)；
文章目录

1 斯皮尔曼相关的优势
2 TWR-SCA故障检测方法
2.1 时间窗等级化方法
2.2 基于斯皮尔曼相关分析的故障检测方法
2.2.1 SCA特征提取
2.2.2 等级相关统计量R2
2.2.3 TWR-SCA故障检测流程
1) 离线建模。
2) 在线检测。
3 数值模拟验证
4 工业实例
5 结论
引用格式

李元,刘雨田,冯立伟.基于斯皮尔曼相关分析的非线性动态过程特征提取与故障检测[J].山东科技大学学报(自然科学版),2023,42(02):98-107.DOI:10.16452/j.cnki.sdkjzk.2023.02.011.
相关文章

[1]基于局部近邻标准化和主多项式算法的故障检测
[2]基于互信息与核熵成分分析的故障检测算法
[3]基于局部临近标准化的FD-KNN故障检测