基于时延SDG和ICA的故障预测方法

"这篇论文由陆宁云、王磊和姜斌共同撰写，探讨了一种基于时延符号有向图（SDG）和独立成分分析（ICA）的在线变工况过程故障预测方法。该方法旨在解决多工况过程中故障预测的挑战，尤其在空分设备中对氮塞故障的准确预测。" 论文详细内容： 1. **故障预测背景与重要性**： 故障预测是工业过程控制中的关键任务，它能够提前发现潜在的设备问题，从而降低停机时间，提高生产效率和安全性。对于多工况过程，由于运行条件的变化，传统的故障检测方法可能失效，因此需要发展新的预测技术。 2. **时延符号有向图（Time-delayed Signed Digraph, SDG）**： SDG是一种图形表示工具，用于描述过程变量之间的信息传递方向和时延。通过对过程数据进行分析，构建SDG模型，可以揭示变量间的动态关系，这对于理解复杂系统的内在行为至关重要。 3. **信息同步校正**： 在SDG模型的基础上，论文提出了信息同步校正步骤，目的是消除数据中的异步效应，确保处理的数据能准确反映系统状态。这一步对于后续ICA分析的有效性至关重要。 4. **独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）**： ICA是一种信号处理技术，能从混合信号中分离出独立的、非高斯分布的源信号。当应用到校正后的过程数据上时，ICA可以帮助识别异常模式，增强故障预测的准确性。 5. **应用与效果**： 论文通过在空分设备的实际应用中验证了该方法的有效性，特别是在变工况下，成功实现了氮塞故障的精确预测，证明了该方法的实用性与鲁棒性。 6. **关键词**： 关键词包括“故障预测”、“变工况过程”、“符号有向图”和“独立成分分析”，这些关键词突出了研究的主要内容和技术手段。 7. **总结**： 这项研究结合了SDG和ICA的优势，提出了一种适用于多工况过程的在线故障预测方法，对于实时监控和预防性维护具有重要意义，特别是在航空航天、化工等领域，有助于提升设备的可靠性和生产效率。