基于核主角的故障检测方法

基于主元分析(PCA)的统计检测方法已经被广泛应用于各种化工过程的故障检测和识别.移动主元分析(moving principal component analysis,简称MPCA)算法基于PCA,根据主元子空间的变化来判断故障是否发生.然而,基于主元分析的统计检测方法是线性方法,无法有效应用于非线性系统.因此,提出一种适合于非线性系统的故障检测方法--基于核主角(kernel principal angle,简称KPA)的故障检测方法,其基本思想与MPCA相似,主要内容包括构建特征子空间和核主角测量两部分.TE过程故障检测仿真实验证明,基于核主角的故障检测方法优于传统的多元统计检测方法(cMSPC)和MPCA.