利用gmm对TE过程实现了故障检测

资 源 简 介

利用gmm对TE过程实现了故障检测

详 情 说 明

基于GMM的TE过程故障检测方法是一种高效的多工况故障诊断技术。TE过程（Tennessee Eastman process）是化工领域常用的基准测试平台，用于验证过程监控算法的有效性。传统方法在处理多工况数据时往往效果不佳，而Gaussian Mixture Model（GMM）通过混合多个高斯分布，能够很好地适应不同工况下的数据特征变化。

该方法的核心思路是利用GMM对正常工况下的过程数据进行概率密度建模。当新的过程数据到来时，通过计算其相对于GMM模型的偏离程度来判断是否发生故障。GMM的优势在于能够自动识别和适应过程中的多个操作模式，而不需要显式地标注不同工况。

在实现过程中，首先需要采集足够多的正常工况数据用于训练GMM模型。然后通过监控统计量（如对数似然值）来检测故障。当统计量超过预设阈值时，即判定系统出现异常。相比传统方法，GMM对微小故障更加敏感，且在多工况条件下表现出更强的鲁棒性。

这种方法已被证明在TE过程监控中效果显著，特别是对于早期故障的检测能力明显优于单模型方法。实际应用中可以根据具体需求调整GMM的组件数量和其他参数，以获得最佳的故障检测性能。