一种面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法技术

本发明专利技术公开一种面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法，涉及故障检测与诊断工程技术领域，包括根据过程变量利用核独立成分分析模型确定独立成分；确定独立成分和质量变量之间的回归关系；基于回归关系利用独立成分和质量变量之间的互信息将独立成分划分为质量相关部分和质量无关部分；根据质量相关部分和质量无关部分确定质量相关部分的统计量、质量无关部分的统计量和控制限；根据质量相关部分的统计量、质量无关部分的统计量和控制限利用检测逻辑进行故障检测，得到故障检测结果；根据故障检测结果、质量相关部分的统计量和质量无关部分的统计量，计算各过程变量对统计量的贡献以实现故障变量定位。本发明专利技术能准确定位故障变量。确定位故障变量。确定位故障变量。

【技术实现步骤摘要】
一种面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法


[0001]本专利技术涉及故障检测与诊断工程
，特别是涉及一种面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法。

技术介绍

[0002]故障检测和诊断对大型装备或现代工业过程的安全性和可靠性尤为重要。由于系统的集成度和复杂性不断提高，系统的机理模型的获取难度剧增。由于数据采集技术的发展，数据驱动已被认为是最有效的故障检测和诊断技术之一。由于系统规模越来越庞大，原始采集数据和故障种类也越来越多，但在实际生产过程中，并不是所有的故障类型都需要立即停止生产进行检修，而只需要关注那些影响生产质量的故障，这样可以避免不必要的停机和检修，有利于提高生产效益。而如何从海量的原始采集数据中提取关键性能指标成为故障检测领域的一个研究热点。此外，在实际工业生产过程中数据往往呈现非线性、非高斯特性，系统测试变量存在大量冗余和多重相关性，为了消除变量之间的相关性，获取最能反映系统本质属性的特征，需要从测试数据中提取关键性能指标，实现在保障系统安全可靠运行的同时提高经济效益，为实际工业生产系统提供技术支撑。
[0003]质量相关故障检测和诊断方法已经成为研究热点，且已经有诸多成果算法。但是现有方法大多为基于主成分分析和偏最小二乘法，当数据不服从高斯分布时，这些检测和诊断方法的性能就会受到影响。此外，由于主成分分析和偏最小二乘只能利用数据的二阶统计信息，而无法利用数据的高阶信息。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法，以准确定位故障变量。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法，包括：
[0007]获取大型装备或工业系统的原始数据；所述原始数据包括过程变量和质量变量；
[0008]根据所述过程变量利用核独立成分分析模型确定独立成分；
[0009]确定所述独立成分和所述质量变量之间的回归关系；
[0010]基于所述回归关系利用所述独立成分和所述质量变量之间的互信息将所述独立成分划分为质量相关部分和质量无关部分；
[0011]根据所述质量相关部分和所述质量无关部分确定所述质量相关部分的统计量、所述质量无关部分的统计量和控制限；所述控制限包括质量相关控制限和质量无关控制限；
[0012]根据所述质量相关部分的统计量、所述质量无关部分的统计量和所述控制限利用检测逻辑进行故障检测，得到故障检测结果；所述故障检测结果包括系统质量相关故障发生情况、系统质量无关故障发生情况和系统正常运行状态；
[0013]根据所述故障检测结果、所述质量相关部分的统计量和所述质量无关部分的统计
量，计算各过程变量对所述统计量的贡献以实现故障变量定位。
[0014]可选地，根据所述过程变量利用核独立成分分析模型确定独立成分，具体包括：
[0015]基于非高斯性最大化准则，对所述过程变量建立核独立成分分析模型，提取独立成分。
[0016]可选地，确定所述独立成分和所述质量变量之间的回归关系，具体包括：
[0017]根据所述独立成分和所述质量变量利用残差最小化原则运用最小二乘法确定回归系数矩阵；
[0018]根据所述回归系数矩阵确定所述独立成分和所述质量变量之间的回归关系。
[0019]可选地，基于所述回归关系利用所述独立成分和所述质量变量之间的互信息将所述独立成分划分为质量相关部分和质量无关部分，具体包括：
[0020]根据所述独立成分和所述质量变量确定所述独立成分和所述质量变量之间的互信息；
[0021]根据所述回归关系、所述互信息和设定互信息阈值对所述独立成分进行划分，得到质量相关部分和质量无关部分。
[0022]可选地，根据所述质量相关部分和所述质量无关部分确定所述质量相关部分的统计量、所述质量无关部分的统计量和控制限，具体包括：
[0023]根据所述质量相关部分和所述质量无关部分，分别构建所述质量相关部分的统计量和质量无关部分的统计量；
[0024]根据所述质量相关部分的统计量和所述质量无关部分的统计量利用核密度估计方法，确定质量相关控制限和质量无关控制限。
[0025]可选地，根据所述质量相关部分的统计量、所述质量无关部分的统计量和所述控制限利用检测逻辑进行故障检测，得到故障检测结果，具体包括：
[0026]根据所述质量相关部分的统计量及所述质量相关控制限利用检测逻辑，确定系统质量相关故障发生情况；所述系统质量相关故障发生情况包括系统发生质量相关故障和系统未发生质量相关故障；
[0027]根据所述质量无关部分的统计量及所述质量无关控制限利用检测逻辑，确定系统质量无关故障发生情况；所述系统质量无关故障发生情况包括系统发生质量无关故障和系统未发生质量无关故障；
[0028]若所述系统未发生质量相关故障且系统未发生质量无关故障则确定系统正常运行。
[0029]可选地，根据所述质量相关部分的统计量及所述质量相关控制限利用检测逻辑，确定系统质量相关故障发生情况，具体包括：
[0030]判断所述质量相关部分的统计量是否大于或者等于所述质量相关控制限，得到第一判断结果；
[0031]若所述第一判断结果为是，则系统发生质量相关故障；
[0032]若所述第一判断结果为否，则系统未发生质量相关故障。
[0033]可选地，根据所述质量无关部分的统计量及所述质量无关控制限利用检测逻辑，确定系统质量无关故障发生情况，具体包括：
[0034]判断所述质量无关部分的统计量是否大于或者等于所述质量无关控制限，得到第
二判断结果；
[0035]若所述第二判断结果为是，则系统发生质量无关故障；
[0036]若所述第二判断结果为否，则系统未发生质量无关故障。
[0037]可选地，根据所述故障检测结果、所述质量相关部分的统计量和所述质量无关部分的统计量，计算各过程变量对所述统计量的贡献以实现故障变量定位，具体包括：
[0038]若所述故障检测结果为系统发生质量相关故障，则计算各过程变量对所述质量相关部分的统计量的贡献；
[0039]若所述故障检测结果为系统发生质量无关故障，则计算各过程变量对所述质量无关部分的统计量的贡献。
[0040]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0041]本专利技术根据过程变量利用核独立成分分析模型确定独立成分；确定独立成分和质量变量之间的回归关系；基于回归关系利用独立成分和质量变量之间的互信息将独立成分划分为质量相关部分和质量无关部分；根据质量相关部分和质量无关部分确定质量相关部分的统计量、质量无关部分的统计量和控制限；根据质量相关部分的统计量、质量无关部分的统计量和控制限利用检测逻辑进行故障检测，得到故障检测结果；根据故障检测结果、质量相关部分的统计量和质量无关部分的统计量，计算各过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法，其特征在于，包括：获取大型装备或工业系统的原始数据；所述原始数据包括过程变量和质量变量；根据所述过程变量利用核独立成分分析模型确定独立成分；确定所述独立成分和所述质量变量之间的回归关系；基于所述回归关系利用所述独立成分和所述质量变量之间的互信息将所述独立成分划分为质量相关部分和质量无关部分；根据所述质量相关部分和所述质量无关部分确定所述质量相关部分的统计量、所述质量无关部分的统计量和控制限；所述控制限包括质量相关控制限和质量无关控制限；根据所述质量相关部分的统计量、所述质量无关部分的统计量和所述控制限利用检测逻辑进行故障检测，得到故障检测结果；所述故障检测结果包括系统质量相关故障发生情况、系统质量无关故障发生情况和系统正常运行状态；根据所述故障检测结果、所述质量相关部分的统计量和所述质量无关部分的统计量，计算各过程变量对所述统计量的贡献以实现故障变量定位。2.根据权利要求1所述的面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法，其特征在于，根据所述过程变量利用核独立成分分析模型确定独立成分，具体包括：基于非高斯性最大化准则，对所述过程变量建立核独立成分分析模型，提取独立成分。3.根据权利要求1所述的面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法，其特征在于，确定所述独立成分和所述质量变量之间的回归关系，具体包括：根据所述独立成分和所述质量变量利用残差最小化原则运用最小二乘法确定回归系数矩阵；根据所述回归系数矩阵确定所述独立成分和所述质量变量之间的回归关系。4.根据权利要求1所述的面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法，其特征在于，基于所述回归关系利用所述独立成分和所述质量变量之间的互信息将所述独立成分划分为质量相关部分和质量无关部分，具体包括：根据所述独立成分和所述质量变量确定所述独立成分和所述质量变量之间的互信息；根据所述回归关系、所述互信息和设定互信息阈值对所述独立成分进行划分，得到质量相关部分和质量无关部分。5.根据权利要求1所述的面向关键性能指标的非高斯过程故障检测和诊断方法，其特征在于，根据所述质量相关部分和所述质量无关部分确定所述质量相关部分的统计量、所述质量无关部分的统计量和控制限，具体包括：根据所述质量相关部分和所述质量无关部分，分...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔祥玉，刘美枝，罗家宇，徐中英，周志杰，
申请(专利权)人：中国人民解放军火箭军工程大学，
类型：发明
国别省市：