控制理论与应用

作者：孔祥玉,陈雅琳,罗家宇,安秋生,杨治艳

单位：火箭军工程大学 导弹工程学院,火箭军工程大学 导弹工程学院,火箭军工程大学 导弹工程学院,山西师范大学 数学与计算机科学学院,工业和信息化部电子第五研究所

关键词：DiPLS算法; 结构化动态PCA算法; 动态潜变量; 数据驱动; 故障检测

基金：国家自然科学基金项目(61673387, 61833016), 陕西省自然科学基金项目(2020JM-356)资助.

动态内偏最小二乘(DiPLS)方法是基于数据驱动的潜结构投影的动态扩展算法, 用于动态特征提取和关键性能指标预测. 在大型装备系统中, 传感器采集的当前时刻样本受历史样本的影响且可能包含较大噪声. 在动态特征提取中, 因DiPLS算法未按降序提取主成分, 导致残差空间仍存在较大变异, 动态和静态信息难以有效分离, 影响故障检测性能. 为此, 本文提出了一种基于动态内全潜结构投影的故障检测方法(DiTPLS). 首先, 使用动态内偏最小二乘方法和向量自回归模型建立动态模型并检测故障, 用于捕捉质量相关动态信息; 基于结构化动态主成分分析算法建立一种改进的动态潜在变量模型, 用于残差分解, 提取质量无关的动态信息和静态信息, 并构造合适的统计量进行故障检测. 数值仿真和田纳西–伊斯曼过程实验验证了DiTPLS算法的有效性.

来源：2024年第1期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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