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基于MAF的传感器故障检测与诊断
资料介绍
针对工业控制系统中变量之间既存在线性相关性,且在时间结构上呈现自相关的特点,提出了一种基于最小/最大自相关因子(min/max autocorrelation factors,MAF)分析的传感器故障检测与诊断方法。首先,利用正常工况下的历史数据进行自相关因子分析,获得强自相关因子和弱自相关因子;在此基础上构造故障检测统计量,由核密度估计方法获得故障检测控制限,根据贡献图进行传感器故障定位。将所提出的方法应用于连续反应釜仿真过程的传感器故障检测与诊断,与经典的多变量统计方法——主元分析方法相比,所提出的方法能避免虚警,更快地检测缓变故障,并能更好地诊断和解释复杂故障。
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