TE仿真故障检测和诊断

资 源 简 介

TE仿真故障检测和诊断

详 情 说 明

在现代工业过程监控中，TE（Tennessee Eastman）仿真作为基准测试平台，常被用于验证故障检测与诊断方法的有效性。基于主元分析（PCA）的多元统计方法因其降维特性，成为处理高维过程数据的利器。

核心方法论由三层检测架构构成：首先通过PCA将原始数据投影到低维特征空间，提取主要变化方向的主元；随后利用T2统计图监控主元空间中的异常波动，其控制限由样本分布特性确定；当T2值超限时，触发贡献率图分析——计算各过程变量对异常主元的贡献度，从而定位故障源变量。诊断过程中，持续偏离的贡献率峰值变量往往对应物理传感器异常或工艺参数失调。

这种组合策略的优势在于：PCA压缩了数据维度，T2统计实现了敏感度可调的故障预警，而贡献率图则提供了直观的根因追溯路径，特别适用于具有强耦合特性的工业过程系统。实际应用中需注意非高斯分布数据的核方法扩展，以及时变过程的动态PCA改进。