基于Durbin-Waston准则的ICA故障诊断方法

摘要

针对ICA模型在进行过程监控时因无法辨别重要独立元而影响故障诊断能力的问题，提出一种基于Durbin-Watson准则的ICA(DW-ICA)故障诊断方法.ICA通过DW准则提高监控非高斯工业过程的能力.在DW-ICA方法中，运用ICA从原始变量中提取非高斯信息，而DW用于识别重要独立元.运用DW颜色图确定重要独立元的数量，并运用重要的独立元计算统计量，根据核密度估计法确定统计量的控制限进行故障诊断，最后通过变量对统计量的贡献识别引起故障发生的原始变量.田纳西-伊斯曼过程的仿真实验结果表明：与其他方法相比，DW-ICA方法在故障检测中提高了检测率，降低了误报率，并且能精确诊断出引起故障发生的异常变量.

关键词

统计过程控制 / 故障检测 / 故障诊断 / 独立元分析 / Durbin-Watson准则

基金资助

国家自然科学基金项目(62273242); 辽宁省教育厅项目(JYTMS20231516)