一种数据驱动的闭环工业过程传感器故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种数据驱动的闭环工业过程传感器故障诊断方法，具体涉及工业过程传感器故障监测技术领域。该诊断方法包括：采集闭环工业过程在正常工况运行时的测量数据作为训练数据，并建立该训练数据的慢特性分析模型；基于经验方式确定慢特性分析模型中每个故障检测指标的控制限；采集闭环工业过程实时工况下的测量数据作为测试数据；计算测试数据的故障检测指标，并与上述相应的控制限进行比较，对测试数据进行故障分析；若故障分析的结果为有故障发生，则对照故障检测指标所展示的模式指定相应的传感器故障类型，实现故障分类。本发明无需复杂工业过程的数学模型，并可以有效地处理闭环控制下工业过程传感器故障的检测和分类。