基于MW-KECA与变量贡献SVDD的间歇过程故障检测系统

针对间歇过程的非线性和时变性特点以及故障易误报的问题,提出了一种将移动窗-核熵成分分析(MW-KECA)故障监测与基于变量贡献的支持向量数据描述(SVDD)故障诊断集合而成的故障检测系统.MW-KECA方法构建局部模型能有效处理数据的时变性,同时保留KECA优秀的非线性处理能力.故障诊断中以各变量对CS统计量-向量间角度关系指标的贡献作为输入数据来构建SVDD分类器,相较于原始数据,故障贡献能够突出同类相似信息和异类差异信息.通过青霉素发酵仿真实验,验证了检测系统在监测准确性与故障识别率上都有良好效果,证明了该检测系统的有效性.