文献类型：期刊文章

作　　者：辜小花[1,2] 张堃[1] 王甜[1] 候松[1] 宋鸿飞[1] 李太福[1] 邱奎[1]

GU Xiaohua;ZHANG Kun;WANG Tian;HOU Song;SONG Hongfei;LI Taifu;QIU Kui(School of Electrical&Information Engineering,Chongqing University of Science and Technology,Chongqing 401331,China;Artificial Intelligence of Key Laboratory of Sichuan Province,Sichuan University of Science&Engineering,Zigong 643000, Sichuan,China)

机构地区：[1]重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆401331 [2]四川理工学院四川省人工智能实验室,四川自贡643000

出　　处：《化工学报》

基　　金：国家科技重大专项(2016ZX05017004);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2015jcyjBX0089);重庆科技学院校内基金项目(CK2016Z16);重庆科技学院研究生科技创新基金项目(YKJCX1620413)~~

年　　份：2018

卷　　号：69

期　　号：10

起止页码：4292-4301

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：高含硫天然气(HSG)净化过程复杂,导致安全开发风险极高。因此保障净化系统可靠运行、实现过程安全生产具有重要意义。对于类似化工过程,在独立成分分析(ICA)方法基础上,高阶累积量分析(HCA)用样本三阶累积量代替均值方差构造统计指标大大提高了检测率。然而,HCA构造独立分量空间指标时未考虑不同独立分量间重要性差异,这可能致使监测结果经样本高阶累积后出现一定程度的偏差。同时,采用多指标监测策略可能出现指标间监测结果相互冲突问题。为此,提出一种基于贡献度加权高阶累积量分析(CW-HCA)联合指标的故障监测方法。该方法根据独立分量的贡献度对样本的三阶累积量进行加权;再将加权后的指标与残差空间指标联合获得联合指标,实现监测。TE以及HSG净化过程的实验结果表明,所提算法相比ICA算法、HCA算法具有有效性和优越性。

关 键 词：动态建模 主元分析 天然气 贡献度加权  联合指标  故障监测

分 类 号：TP277]