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广义的故障统计方法分为 3 类,基于数学模型的放大,基于信号处理和基于知识的方法。
(1) 基于解析模型的方法,需要以系统的精确数学模型为基础
(2) 基于知识的方法,指通过人工智能的方法构造某些系统的功能来模仿和实现人类在检测控制过程
中思维和行为,自动的完成故障的诊断,因此不需要精确的过程数学模型。
(3) 基于数据驱动的方法,以采集到的过程数据为基础,通过对数据进行分析处理来发现数据中的隐
含信息,进而达到监控过程的状态变化的目的,因此不需要精确的数学模型,只需要采集过程数
据。定量方法则一般与支持向量机,神经网络等知识结合,通过将多变量统计技术来挖掘数据中
隐含的信息。常见的方法有 pca,pls,pcr,fda,小波变换。将高维数据压缩到低维子空间并保留过程
中的主要信息,用于处理包含噪声和高度相关的数据。
多变量统计过程监控方法结合了单变量统计过程监控和多元统计分析方法。它的基本思想是:将过程数据
同多元投影技术从高维数据空间投影到低维的空间中,使得低维空间中的特征变量能够表征原始数据的主
要信息,并去除冗余干扰信息。
lenka8
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