基于PCA的TE过程的故障监测

资 源 简 介

基于PCA的TE过程的故障监测

详 情 说 明

基于PCA的TE过程的故障监测是一种广泛应用于工业过程监控的统计方法。该方法通过提取过程数据中的关键特征来实现对异常工况的早期检测和诊断。

故障诊断流程图主要包含以下几个关键步骤：首先对正常工况下的历史数据进行采集和标准化处理，接着建立PCA模型确定主成分空间和残差空间。在实际监测阶段，将实时数据投影到这两个空间并计算统计量（如T2和SPE统计量），通过与控制限比较来判断是否存在故障。

TE过程作为工业过程监控的标准测试平台，其故障数据包含了21种不同类型的预设故障，为验证PCA方法的有效性提供了理想的数据基础。PCA通过降维处理能有效捕捉过程中的关键变化，同时通过残差分析可以发现未被主成分解释的异常变化。

在故障诊断阶段，需要结合贡献图分析来确定导致统计量超限的关键变量，从而定位故障源。这种方法不需要精确的机理模型，仅依靠过程数据就能实现有效的监控和诊断，特别适合复杂工业过程的故障检测应用。