热能动力工程

作者：金寅峰，翁琪航，任少君，司风琪

单位：东南大学 能源热转换及其过程测控教育部重点实验室，江苏 南京 210096,,东南大学 能源热转换及其过程测控教育部重点实验室，江苏 南京 210096,,东南大学 能源热转换及其过程测控教育部重点实验室，江苏 南京 210096,,东南大学 能源热转换及其过程测控教育部重点实验室，江苏 南京 210096,

关键词：故障诊断;主成分分析;复杂工业过程;特征选择

基金：“十四五”国家重点研发项目(2022YFB4100702)

基于重构的故障分离方法能够抑制残差污染影响，有效降低误诊率，但该类方法计算量会随系统维度和故障变量数量呈指数级上升，难以直接应用于高维复杂工业过程的在线故障诊断。因此，提出的主成分分析法是一种基于序列特征选择算法的重构主成分分析故障诊断方法，该方法基于历史数据建立主成分分析监测模型，利用综合指标对实时数据进行故障检测，在故障分离过程中引入序列特征选择方法来定位故障变量，并〖JP2〗采用数学仿真算例和实际工程算例对该方法的诊断性能进行验证。结果表明：所提方法可以在较小计算量的情况下保证高诊出率和低误诊率，在诊断精度和诊断效率之间达到良好平衡，能够有效处理高维系统复杂故障，满足了在线诊断需求。

来源：2024年第2期

《热能动力工程》期刊编辑部

查看热能动力工程杂志2024年第2期