相对变换PLS在故障检测中的应用

"基于相对变换PLS的故障检测方法，应用于解决偏最小二乘(PLS)在无量纲标准化后特征值接近，影响故障检测的问题。通过引入马氏距离相对变换理论，该方法能够提高故障检测的精度和实时性。" 在工业生产和自动化系统中，故障检测是保障设备安全运行和生产效率的关键。传统的偏最小二乘(PLS)方法在处理多变量数据时，尤其是在进行了无量纲标准化之后，可能会遇到特征值相近的问题，这使得识别出具有代表性的潜变量变得困难，从而影响故障检测的效果。为了解决这一问题，"基于相对变换PLS(RTPLS)的故障检测方法"应运而生。 该方法的核心在于利用马氏距离的概念进行数据的相对变换。马氏距离是一种不受变量尺度影响的距离度量，可以有效地消除不同变量间量纲的影响。通过计算样本数据间的马氏距离，将原始数据转换到一个相对空间，在这个新的空间中进行PLS分解，可以得到更具区分度和代表性的潜变量。这些潜变量能够更好地反映出系统状态的变化，有助于构建更精确的故障检测模型。 RTPLS方法的应用包括对TE(Tennessee Eastman)过程故障的模拟实验，以及轧钢机系统的力传感器故障检测。TE过程是一个广泛用于化工过程故障诊断的模拟系统，其故障仿真验证了RTPLS方法的有效性。力传感器在轧钢机等重工业设备中起着关键作用，其故障可能导致生产中断或产品质量下降，RTPLS方法在此类场景中的成功应用证明了其在实际工业环境中的实用性。 理论分析和仿真实验结果均表明，基于RTPLS的故障检测方法不仅能够有效消除量纲对分析的影响，还能提取出具有更大变化性和代表性的特征，从而提高故障检测的精度和响应速度。这种方法对于那些需要实时监控和早期预警的复杂工业系统来说，具有显著的优势。 总结来说，"基于相对变换PLS的故障检测方法"是一种创新的数据分析技术，它解决了传统PLS在无量纲标准化处理后的局限性，提高了故障检测的效率和准确性。通过引入马氏距离的相对变换，该方法在实际的工业应用中表现出强大的潜力，有助于实现更加智能和可靠的故障检测系统。