文献类型：期刊文献

中文题名：IPCA在故障检测与分离中的应用

英文题名：Fault Detection and Diagnosis by Integrated Principal Component Analysis

作者：成成[1];黄道[1]

机构：[1]华东理工大学自动化工程中心,上海200237

年份：2000

卷号：26

期号：5

起止页码：502

中文期刊名：华东理工大学学报（自然科学版）

外文期刊名：Journal of East China University of Science and Technology

收录：CSTPCD;;国家哲学社会科学学术期刊数据库;EI(收录号：2001015500649);Scopus;北大核心:【北大核心1996】；CSCD:【CSCD2011_2012】；

基金：‘863’项目! ( 863- 511- 854- 0 0 7);上海市重点学科基金!( B980 4 0 3)资助课题

语种：中文

中文关键词：主元分析;故障检测;故障分离;工况故障;IPCA

外文关键词：principal component analysis; fault detection; fault diagnosis; fault compensation

摘要：基于 PCA模型 ,综合利用 T2 检验值、Q检验值和故障补偿法等集成化主元分析 ( IPCA)方法对系统的工况故障和仪表故障进行检测和分离 ,并对仪表故障进行补偿 ,该方法既能进行故障检测 ,又能对不同的故障进行分离。仿真实例表明 ,这种方法是有效的。
A new method, integrated principle component analysis (IPCA), of detecting faults of sensors and proecss, seperating them from each other and compensating for sensor faults is presented in this paper. It is based on the PCA model and employes such techniques of IPCA as T 2 check value, Q check value and fault compensation. Simulation results show that it is fairly effective.