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160 42 化 工 自 动 化 及 仪 表 第 卷 一种基于 KNMF 的非线性故障诊断方法 冉永清 杨煜普 屈卫东 ( ， 200240) 上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室 上海 ， K2 SPE 摘 要 将核非负矩阵分解方法引入到过程监控中 设计了 和 统计量反映原始数据的能量波动 ， 。 KNMF ， 情况 进而检测过程故障的发生 同时提出一种 贡献图计算方法 根据变量和非线性数据的相关 ， ， 。 TE KNMF 性 计算变量贡献值并绘制贡献图 用于故障辨识 在 模型上的仿真结果验证了 故障检测的 ， KNMF 。 良好性能 利用 贡献图可以较好地辨识故障变量 关键词 故障诊断 核非负矩阵 贡献图 中图分类号 TH701 文献标识码 A 文章编号 1000-3932 (2015)02-0160-05 随着工业过程控制系统的复杂化和智能化， 得: (X ) UVT (1) ， ， Φ ≈ 工业过程产生的数据维数越来越高 非线性增强 U Ｒd × r ，d ，r ( PCA) 其中 ∈ 的数值非常大 表示降维后 传统的基于数据驱动的线性方法 如 的故 ;V Ｒn × r 。 障检测方法表现明显不如非线性故障检测方法 的维数 ∈ ( KPCA ［1，2］)。 U : 如 这些方法在过程检测时提取全 假设基矩阵 的每一列满足下列等式 ， ， u = Φ (x )W + Φ (x )W + … + Φ (x )W (2) 局信息表征数据特征 然而在一些情况下 数据的 j 1 1j 2 2j n nj U (X ) ， : 局部信息具有更好的表现性能，比如部分数据丢 则基矩阵 是特征数据Φ
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