一种故障相关的变量选择方法

摘要

本发明公开了一种故障相关的变量选择方法，具体涉及工业过程监控和故障检测领域。该方法利用KL散度来度量某个变量在故障发生前后的差异，选择出对故障敏感的变量用于对工业过程进行数据建模。具体包括：分别采集工业过程运行的正常数据和故障数据；依次计算m个测量变量在正常和故障情况下的KL散度，以此作为该变量对于反映故障效应的贡献值；将贡献值从大到小排列，根据一定的规则选择前d个最大的贡献值对应的变量；利用所选择的变量对工业过程进行数据建模，并进行后续的过程监控和故障检测，能够减少计算复杂度，并有效降低建模过程中出现过拟合的概率，有利于构建一个简洁、高性能的数据模型。