一种用于复杂故障的工业过程故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种用于复杂故障的工业过程故障诊断方法，包括：采集正常模式下的样本数据并建立故障监控模型；使用极大似然估计求解参数，得到变量i的概率密度函数；采集待诊断的样本并计算统计量；当检测到故障发生时，计算每一个变量的偏差因子，并训练出偏差因子的条件概率密度函数，由此计算出后验概率；选取后验概率最高的变量进行多维重构，找出故障变量。本发明计算量小，可以准确在复杂故障下进行工业过程故障诊断。对工业过程结果显著，有效针对小故障、多变量同时故障、变量维度过高等复杂故障问题。