一种基于规范变量分析与JS散度融合的工业过程微小故障检测方法

摘要

本发明提供了一种基于规范变量分析与JS散度融合的工业过程微小故障检测方法，首先，通过对训练数据进行规范化预处理，来减少数据动态特性的影响；其次，通过引入对数据分布改变灵敏的JS散度，借助宽度为w的滑窗实现正常与故障数据对应的规范变量间的差异JS散度计算；然后，与依据正常数据规范变量滑窗求得的检测控制限比较判断工业过程是否发生微小故障；最后，将提出的方法用于田纳西伊斯曼化工过程中三种不同类型的微小故障监测；通过仿真结果表明，与传统PCA、CVA的T2、Q统计量对比，提出CVA‑JS方法的散度指标的故障检测率显著提高。