一种基于规范变量分析集成检测器的微小故障检测方法

摘要

本发明公开了一种基于规范变量分析集成检测器的微小故障检测方法，首先，确定抽样比例系数，对训练数据进行k次随机有放回采样得到k个子集，再建立k个CVA离线模型，并利用累计信息熵余度法确定主要规范变量个数。然后，在线采集样本数据，用离线过程中的k个CVA模型计算出在线数据的统计量，再与离线计算的最后w‑1行统计量堆叠成矩阵，给定一个滑动窗口，对窗口内的数据进行奇异值分解，并利用加权平均的方法获取最终的统计量，将其与控制限进行比较，可实时监测工业过程中是否有微小故障发生。本发明上述故障检测方法，通过集成学习的思想增强有效信息提取能力，使得对微小故障的检测更加灵敏。