基于CVA(典型变量分析)状态残差的故障检测方法文献综述

 2024-07-08 22:56:09
摘要

随着工业自动化程度的不断提高,对系统可靠性和安全性的要求也越来越高。

故障检测作为保证系统安全运行的关键技术,一直是学术界和工业界的研究热点。

传统的故障检测方法通常依赖于精确的数学模型,但实际工业过程往往具有非线性、强耦合等特点,难以建立精确的数学模型。

为了克服这些问题,近年来,基于数据驱动的故障检测方法得到了广泛关注,其中典型变量分析(CanonicalVariateAnalysis,CVA)作为一种有效的降维和特征提取方法,在故障检测领域展现出巨大潜力。

本文综述了基于CVA状态残差的故障检测方法的研究现状,首先介绍了CVA的基本原理及其在故障检测中的应用,然后重点阐述了基于CVA状态残差生成方法、故障检测指标构建、故障检测阈值确定等关键技术,并对不同方法的优缺点进行了比较分析,最后总结了该领域存在的挑战和未来研究方向。


关键词:故障检测;典型变量分析;状态残差;数据驱动;特征提取

1相关概念

故障检测是指利用系统运行过程中获取的各种信息,对系统是否发生故障以及故障类型、位置和程度等进行识别和判断的过程。

故障检测是保证系统安全可靠运行的关键技术之一,其目的是及时发现系统异常,避免事故发生,提高系统运行效率。


典型变量分析(CanonicalVariateAnalysis,CVA)是一种多元统计分析方法,其主要目的是寻找能够最大化区分不同组别数据的线性组合。

CVA通过最大化组间方差与组内方差的比值来实现降维和特征提取,从而有效地识别数据中的主要变化趋势和模式。

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