亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于變量加權(quán)的PCA算法研究

        2017-06-07 14:54:45閆治宇
        科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2017年8期
        關(guān)鍵詞:故障診斷

        閆治宇

        摘 要:目前基于傳統(tǒng)PCA的一些改進方法,在解決微小故障檢測問題時都是平等對待各變量的;然而實際系統(tǒng)中傳感器所在位置不同,其所采樣變量的重要程度也不相同,為解決這一問題,該文提出在量綱相同情況下根據(jù)傳感器所在位置的重要程度不同賦予相應(yīng)的權(quán)值以提高重要變量對故障敏感度的方法用于解決上述故障檢測問題;當(dāng)檢測到系統(tǒng)出現(xiàn)故障時,再根據(jù)不同故障對應(yīng)的特征方向不同,利用特征方向法實現(xiàn)故障診斷(注:量綱不同的情況留于以后研究)。最后,通過仿真驗證了該方法的可行性和有效性。

        關(guān)鍵詞:主元分析 微小故障 變量加權(quán) 故障診斷

        中圖分類號:TP39 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2017)03(b)-0122-03

        隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)代大型復(fù)雜系統(tǒng)更加依賴于數(shù)字智能化的監(jiān)測和控制,如何有效實現(xiàn)故障的檢測和診斷就變得至關(guān)重要,尤其是處于重要位置的變量出現(xiàn)故障時,所帶來的后果更加嚴重。文獻[1]中給出常用的故障診斷方法面對征兆顯著的故障效果較佳,然而微小故障由于其幅值小、征兆弱從而診斷較困難,有關(guān)研究成果還較少。

        主元分析(Principal Component Analysis, PCA)是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的多元統(tǒng)計方法之一,該方法利用當(dāng)前過程信息來判斷系統(tǒng)運行情況,文獻[2]研究得出當(dāng)系統(tǒng)故障幅值相對于臨界故障幅值較小時,傳統(tǒng)PCA方法檢測故障的能力會嚴重下降。為解決這類問題,文獻[3-4]中給出可通過不同的角度對傳統(tǒng)PCA進行改進,以實現(xiàn)對微小故障的診斷。但現(xiàn)有的關(guān)于PCA的微小故障診斷方法,在量綱相同的情況下,大多研究成果都是平等對待所有變量的,然而實際系統(tǒng)中傳感器所在位置不同,其所采樣變量的重要程度也不相同。

        為此,該文依據(jù)傳感器所在位置的重要程度不同賦予相應(yīng)的權(quán)值,以提高重要變量對微小故障的敏感度;當(dāng)檢測到系統(tǒng)出現(xiàn)故障時,再利用特征方向法實現(xiàn)故障診斷[5](注:量綱不同的情況留于以后研究)。

        1 離線建模

        主元分析方法構(gòu)建的主元模型為:

        (1)

        其中,為數(shù)據(jù)矩陣;、分別為載荷矩陣、得分矩陣;為主元個數(shù);為殘差矩陣;PCA方法通常采用統(tǒng)計量進行過程檢測[6]。

        假設(shè)系統(tǒng)的個變量單獨發(fā)生故障,運用PCA方法提取種不同故障模式所對應(yīng)歷史數(shù)據(jù)的特征向量矩陣,再從各故障模式特征向量矩陣中取第一主元載荷向量,組成故障特征方向庫。

        2 在線過程監(jiān)控

        2.1 故障檢測

        設(shè)為時刻傳感器所采樣的測量數(shù)據(jù)。

        為實現(xiàn)重要變量對微小故障敏感,現(xiàn)根據(jù)傳感器所測變量的重要程度不同對在線數(shù)據(jù)的各變量屬于不同的權(quán)值,加權(quán)后的數(shù)據(jù)矩陣如式(2)所示:

        (2)

        根據(jù)文獻[6]計算加權(quán)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量如式(3):

        (3)

        然后,依據(jù)統(tǒng)計量是否超過統(tǒng)計量檢測閾值來判斷是否發(fā)生故障。

        2.2 故障診斷

        當(dāng)故障出現(xiàn)時,用PCA來處理當(dāng)前被檢測的過程數(shù)據(jù),提取當(dāng)前數(shù)據(jù)的第一載荷向量來代表該數(shù)據(jù)的變化方向,并用來表示;然后,根據(jù)式(4)計算與的相似度。

        (4)

        定義一個診斷閾值,當(dāng)≥時,則認為出現(xiàn)了第類故障。由線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識可知,實際上是與間角度的余弦。當(dāng)越接近于1時,則說明的方向與的方向越接近。因此通常是接近于1但又小于1的數(shù)[5]。

        2.3 權(quán)值的選取

        根據(jù)文獻[7]在強跟蹤濾波中所確定次優(yōu)漸消因子的方法,結(jié)合系統(tǒng)信號的分析前后能量保持守恒的準則,給出一個類似的方法,即根據(jù)系統(tǒng)先驗信息對各變量重要程度的認識,可假定大致的比重因子,如式(5):

        (5)

        令:

        (6)

        其中:為根據(jù)先驗知識所確定的常數(shù),也稱為權(quán)重因子的比例系數(shù),為待定因子。

        2.3.1 性質(zhì)

        2.3.2 條件

        對系統(tǒng)進行有效分析的提前條件是系統(tǒng)經(jīng)加權(quán)變換前后的能量需保持守恒或是一定比例關(guān)系,即。

        因此,可根據(jù)式(7)所遵守的能量守恒得出待定因子。

        (7)

        從而:

        (8)

        由上述算法可得加權(quán)矩陣:

        (9)

        權(quán)重因子反映著原處于平等地位的第個變量在系統(tǒng)中對整個系統(tǒng)的重要程度,一般根據(jù)下列原則來確定:

        (1)加權(quán)后的重要變量對故障更具有敏感性;

        (2)變量加權(quán)變換前后系統(tǒng)的能量保持守恒,即。

        3 仿真實驗

        利用Matlab生成系統(tǒng)正常運行時的觀測數(shù)據(jù),同時確定關(guān)鍵主元個數(shù),求出相應(yīng)的統(tǒng)計閾值;然后在各個變量上加不同的故障構(gòu)成故障數(shù)據(jù),再運用PCA建立故障特征方向庫;假設(shè)先驗系統(tǒng)經(jīng)驗權(quán)重因子比例系數(shù)為。

        圖1、圖2為在801時刻當(dāng)變量3加1倍該變量方差恒值故障時,傳統(tǒng)統(tǒng)計量值大多都在檢測閾值以下,而加權(quán)統(tǒng)計量值幾乎都在檢測閾值以上,由此可見加權(quán)對重要變量3的微小故障檢測更敏感。

        為體現(xiàn)該方法在非加權(quán)變量發(fā)生故障時,故障檢測的有效性,現(xiàn)在變量1加2倍該變量方差恒值故障,故障檢測圖如圖3、圖4所示。

        根據(jù)圖1、圖2所檢測到的故障,可根據(jù)文獻[5]中的故障特征方向法進行故障診斷,故障診斷結(jié)果如表1所示,其中診斷閾值0.957 5。

        由表1可以看出,只有第3個變量所對應(yīng)的相似度超過了診斷閾值,由此可以判斷是第3個變量出現(xiàn)故障,這與所取的故障數(shù)據(jù)相吻合,因此在檢測到故障發(fā)生時,可根據(jù)特征向量法進行故障診斷。(注:表1中的故障變量為單變量故障,故障庫也是假定單變量發(fā)生故障而建立的)。

        4 結(jié)語

        針對變量所在位置不同,其重要程度也不相同這一問題,提出了基于變量加權(quán)的思想用于提高重要變量對微小故障的敏感度,雖然弱化了其他次要變量的重要性,但是提高了重要變量對微小故障的敏感度;同時在次要變量出現(xiàn)偏大故障時,基于加權(quán)的統(tǒng)計量同樣可以實現(xiàn)故障的檢測;最后當(dāng)檢測到系統(tǒng)出現(xiàn)故障預(yù)警時,根據(jù)在線數(shù)據(jù)第一特征方向與故障模式特征方向的相似性進行故障類型的診斷。上述方法通過仿真實驗證明了具有較好的實用性。

        參考文獻

        [1] 李娟,周東華,司小勝,等.微小故障診斷方法綜述[J].控制理論與應(yīng)用,2012,29(12):1517-1529.

        [2] 王海清,宋執(zhí)環(huán),李平.主元分析方法的故障可檢測性研究[J].儀器儀表學(xué)報,2002,23(3):232-235.

        [3] 尚駿,陳茂銀,周東華.基于變元統(tǒng)計分析的微小故障檢測[J].上海交通大學(xué)學(xué)報,2015(6):799-805.

        [4] 文成林,呂菲亞,包哲靜,等.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的微小故障診斷方法綜述[J].自動化學(xué)報,2016(9):1285-1299.

        [5] Zhang J,Martin EB,Morris AJ.Fault Detection and Diagnosis Using Multivariate Statistical Techniques: Process operations and control[J].Chemical Engineering Research & Design, 1996,74(1):89-96.

        [6] 周福娜.基于統(tǒng)計特征提取的多故障診斷方法及應(yīng)用研究[D].上海海事大學(xué),2009.

        [7] 周東華,葉銀忠.現(xiàn)代故障診斷與容錯控制[M].北京:清華大學(xué)出版社,2000.

        猜你喜歡
        故障診斷
        基于包絡(luò)解調(diào)原理的低轉(zhuǎn)速滾動軸承故障診斷
        ILWT-EEMD數(shù)據(jù)處理的ELM滾動軸承故障診斷
        凍干機常見故障診斷與維修
        基于EWT-SVDP的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷
        數(shù)控機床電氣系統(tǒng)的故障診斷與維修
        電子制作(2018年10期)2018-08-04 03:24:46
        基于改進的G-SVS LMS 與冗余提升小波的滾動軸承故障診斷
        因果圖定性分析法及其在故障診斷中的應(yīng)用
        改進的奇異值分解在軸承故障診斷中的應(yīng)用
        基于LCD和排列熵的滾動軸承故障診斷
        基于KPCA和PSOSVM的異步電機故障診斷
        国产96在线 | 欧美| 大陆成人精品自拍视频在线观看| 午夜婷婷国产麻豆精品| 国产精品国产三级国产三不| 亚洲一区二区三区在线最新| 国产精品99精品久久免费| 51久久国产露脸精品国产| 亚洲日产无码中文字幕| 国产免费一区二区三区三| 亚洲国产精品无码成人片久久| 亚洲日韩av无码中文字幕美国| 99精品热6080yy久久| 精品色老头老太国产精品| 亚洲av日韩av激情亚洲| 日日噜噜噜夜夜爽爽狠狠视频| 日本a在线播放| 国产伦理一区二区久久精品| 人人妻人人做人人爽| 永久免费av无码网站性色av| 丰满人妻一区二区乱码中文电影网| 久久伊人精品色婷婷国产| 亚洲色成人网站www永久| 有码精品一二区在线| 一区二区三区四区日韩亚洲| 国产一区二区三区视频网| 男男受被攻做哭娇喘声视频| 日韩久久久黄色一级av| 久久综合亚洲鲁鲁五月天| 国产七十六+老熟妇| 国产亚洲蜜芽精品久久| 一本色道久久88综合| 国产亚洲精品久久午夜玫瑰园 | 国产深夜男女无套内射| 国产AV无码一区精品天堂| 亚洲情久久久精品黄色| 久久精品国产亚洲av麻豆色欲| 3344永久在线观看视频| 国产亚洲精品综合99久久 | 国产亚洲精品久久久久久久久动漫| 在线不卡中文字幕福利| 国产亚洲超级97免费视频|