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公开(公告)号:CN108416106B
公开(公告)日:2022-02-08
申请号:CN201810113302.8
申请日:2018-02-05
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司 , 东南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了基于多尺度主元分析的给水泵故障检测方法,利用离散小波变换对采集的变量数据进行分解,利用主元分析法确定在每个尺度内的小波系数,再将大于特定阈值的系数选出来产生多尺度的模型;利用主元分析法对新的统计量进行建模,分别计算T2统计量和Q统计量,当其中有一个统计量超出阈值时即发出故障警报。本发明的给水泵的过程数据本质上是多尺度的,在不同的时域和频域中存在差异性,传统的基于单一尺度的统计方法不能够将表现系统运行状态的主要变量准确分隔出来;因此选取多尺度的主成分分析法进行特征提取可以提高检测的灵敏度。
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公开(公告)号:CN108416106A
公开(公告)日:2018-08-17
申请号:CN201810113302.8
申请日:2018-02-05
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司 , 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了基于多尺度主元分析的给水泵故障检测方法,利用离散小波变换对采集的变量数据进行分解,利用主元分析法确定在每个尺度内的小波系数,再将大于特定阈值的系数选出来产生多尺度的模型;利用主元分析法对新的统计量进行建模,分别计算T2统计量和Q统计量,当其中有一个统计量超出阈值时即发出故障警报。本发明的给水泵的过程数据本质上是多尺度的,在不同的时域和频域中存在差异性,传统的基于单一尺度的统计方法不能够将表现系统运行状态的主要变量准确分隔出来;因此选取多尺度的主成分分析法进行特征提取可以提高检测的灵敏度。
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公开(公告)号:CN107918828A
公开(公告)日:2018-04-17
申请号:CN201711137709.6
申请日:2017-11-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开了一种基于最小充分统计量模式分析的给水泵故障检测方法,利用最小充分统计量模式分析建立统计模型,依次进行正交变换、最小充分统计量计算,将给水泵运行及相关的状态参数转换成统计量指标;利用主元分析方法对统计量指标进行建模,在主元空间中计算T2统计量,当其超过阈值时发出故障警报。本发明通过最小充分统计量模式分析,能很好的解决给水泵状态数据的非高斯性、多种状态相互耦合所造成的给水泵在线故障检测的困难,提高故障检测的准确率。
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公开(公告)号:CN107918828B
公开(公告)日:2021-11-12
申请号:CN201711137709.6
申请日:2017-11-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种基于最小充分统计量模式分析的给水泵故障检测方法,利用最小充分统计量模式分析建立统计模型,依次进行正交变换、最小充分统计量计算,将给水泵运行及相关的状态参数转换成统计量指标;利用主元分析方法对统计量指标进行建模,在主元空间中计算T2统计量,当其超过阈值时发出故障警报。本发明通过最小充分统计量模式分析,能很好的解决给水泵状态数据的非高斯性、多种状态相互耦合所造成的给水泵在线故障检测的困难,提高故障检测的准确率。
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