基于相对规范变量分析的非线性故障诊断方法

摘要

提出了一种基于相对规范变量分析(RECVA)的非线性故障诊断方法，该方法首先通过相对变换将原始数据映射到相对空间，在相对空间中采用规范变量分析(CVA)提取统计量(T2，T2s，T2r，Q)进行故障检测，获取代表不同故障特征的状态向量作为输入样本，随后采用有监督的流形学习算法进行故障诊断。在CSTR系统上的仿真结果表明，RECVA方法比主元分析法(PCA)以及CVA方法能更加快速地检测到故障的发生，有效地监控过程变化，并且有监督的局部线性嵌入算法(SLLE)能够有效地对CVA提取的故障状态进行识别。