可变窗自适应核主元分析的化工过程故障诊断算法

摘要

针对核主元分析法(KPCA)处理非线性时变化工过程故障诊断易产生误报的问题,提出一种基于可变窗技术的快速自适应核主元分析(AKPCA)故障诊断算法.该算法在过程监控中当大量的数据块来临时,分别对KPCA模型进行迭代更新和复旧处理,通过计算SPE和T2统计量来调节滑动窗的尺寸,从而实现KPCA模型的进一步更新,克服了传统的自适应KPCA方法只能够处理某个时刻的一个观察点数据的缺点,能够有效地排除异常样本影响,从而提高时变过程性能检测的准确性.将该方法应用于酮苯脱蜡过程的监控中.与KPCA、滑动窗KPCA(MWKPCA)的监测性能进行比较,仿真结果表明该方法能够很好地降低过程故障的误报率,对非线性时变的化工过程具有更可靠的检测性能.