一种基于工业过程运行状态趋势分析的故障预警方法

摘要

本发明公开了一种基于工业过程运行状态趋势分析的故障预警方法，包括以下步骤：步骤一：获取工业过程中历史正常过程数据和带有故障的过程数据；步骤二：通过对带有故障的数据进行监测获取故障数据监测统计量的值；步骤三：对带有故障过程数据及其观测值建立高斯过程回归(GPR)模型；步骤四：使用定性趋势分析对观测值进行描述，得到7种基本趋势基，并通过核字典学习(KDL)提取带有故障的过程数据7种基本趋势，建立系统运行状态的趋势库；步骤五：使用GPR模型预测在线采集过程数据的观测值，作为KDL的输入向量，对不同的趋势进行分类分析，实现故障早期预警。该方法可有效反映故障发展趋势，对工业过程实现有效故障诊断与健康管理具有重要作用。