一种基于判别分析的工业过程多故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于判别分析的工业过程多故障诊断方法，包括：基于工业过程的正常样本集，确定该工业过程故障样本并建立故障样本集；利用改进的Fisher判别分析提取故障样本每个变量的特征属性；特征属性反映该变量偏离正常分布的程度，以特征属性大小为重构顺序，依次进行多维度重构，直到重构后监测统计量小于控制限。本发明通过多维重构，确定全部故障变量，并通过特征属性大小区分主要故障变量、次要过程变量；并且多维度重构方法不受变量间“污染”效应，适用于复杂的多故障情形下的故障，因此，本发明能够在复杂的多故障情形下进行故障诊断，克服了传统单维重构的“污染”效应，同时诊断结果能够提供有关故障变量主次的故障信息。