黄业安
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：华南师范大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 主元空间中故障可重构性、可分离性研究被引量：3
- 2015年
- 基于主元分析(Principal Component Analysis,PCA)的统计过程性能监测尽管不依赖于精确的数学模型,但也限制了它的故障诊断能力。本文在故障子空间和PCA监测模型及故障重构技术的基础上,研究了基于T2统计量的故障诊断问题,获得了主元空间中故障可重构性、可分离性的必要充分理论条件。通过对双效蒸发过程的仿真监测,证实了所获理论结果的有效性;表明通过故障重构不仅为故障识别提供了基础,而且重构故障幅值波形还为判断传感器故障类型提供了依据。
- 肖应旺陈呈国黄业安刘冬杰杨军姚美银
- 基于故障子空间与PCA监测模型的故障可检测性研究
- 2014年
- 由于基于主元分析(Principal Component Analysis,PCA)的统计监控方法没有利用过程机理模型(First Principle Model)信息,因此在一定程度上限制了其故障诊断能力的发展。本文基于PCA的框架,采用故障子空间对故障进行描述,在PCA监测模型的基础之上,分析了主元空间和残差空间的故障可检测性问题,获得了故障可检测性的必要充分理论条件。通过对双效蒸发过程的仿真监测,证实了所获理论结果的有效性,表明了通过计算临界故障幅值就可事先对故障集内各故障的检测结果作定量的分析,从而事先了解各故障在PCA下的检测结果。
- 肖应旺黄业安杨军张承忠杜瑛
