CIESC Journal

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基于部分DPCA的动态系统故障隔离

李荣雨; 荣冈   

  1. National Key Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Advanced Process Control, Zhejiang Uni-versity, Hangzhou 310027, China
  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2006-08-28 发布日期:2006-08-28
  • 通讯作者: 李荣雨

Fault Isolation by Partial Dynamic Principal Component Analysis in Dynamic Process

LIRongyu; RONGGang   

  1. National Key Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Advanced Process Control, Zhejiang Uni-versity, Hangzhou 310027, China
  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2006-08-28 Published:2006-08-28
  • Contact: LI Rongyu

摘要: Principal component analysis (PCA) is a useful tool in process fault detection, but offers little support on fault isolation. In this article, structured residual with strong isolation property is introduced. Although it is easy to get the residual by transformation matrix in static process, unfortunately, it becomes hard in dynamic process under control loop. Therefore, partial dynamic PCA(PDPCA) is proposed to obtain structured residual and enhance the isolation ability of dynamic process monitoring, and a compound statistic is introduced to resolve the problem resulting from independent variables in every variable subset. Simulations on continuous stirred tank reactor (CSTR) show the effectiveness of the proposed method.

关键词: fault isolation;structured residual;dynamic principal component analysis;partial principal component analysis

Abstract: Principal component analysis (PCA) is a useful tool in process fault detection, but offers little support on fault isolation. In this article, structured residual with strong isolation property is introduced. Although it is easy to get the residual by transformation matrix in static process, unfortunately, it becomes hard in dynamic process under control loop. Therefore, partial dynamic PCA(PDPCA) is proposed to obtain structured residual and enhance the isolation ability of dynamic process monitoring, and a compound statistic is introduced to resolve the problem resulting from independent variables in every variable subset. Simulations on continuous stirred tank reactor (CSTR) show the effectiveness of the proposed method.

Key words: fault isolation, structured residual, dynamic principal component analysis, partial principal component analysis