基于核Fisher包络分析的间歇过程故障诊断

摘要

随着间歇过程越来越受重视,其过程监控和故障诊断技术也成为研究热点.以核Fisher判别分析为基础,提出了基于核Fisher的正常工况与故障包络面模型,给出了基于该模型的在线故障诊断流程.此方法利用了Fisher 判别分析对类别的划分特点,分别针对正常工况数据和各故障类型数据建立包络曲面模型.与多向Fisher判别分析相比,该方法按批次方向将数据展开,能够解决生产周期不一致问题,在线故障诊断时也不需要预报完整的生产轨迹,并且加入核函数来处理复杂的非线性.最后在青霉素发酵过程的仿真平台上对该方法进行测试,与改进多向Fisher判别分析方法进行对比,该方法获得了满意的诊断效果:能够及早诊断出故障的发生,并在有效识别已有故障的同时还具有对新故障的自学习能力.