公开(公告)号：CN102539192B

公开(公告)日：2015-06-17

申请号：CN201210019557.0

申请日：2012-01-20

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 马洁 ,  李钢 ,  王秋燕 ,  赵本利

IPC: G01M99/00 ,  G01H17/00

Abstract: 本发明公开了一种基于ICA重构的故障预测方法，包括：步骤1，计算分离矩阵W；步骤2，计算实时数据xnew(k)统计量值I2(k)、SPE(k)或Wd是分离矩阵W前d行构成的矩阵，We是分离矩阵W除前d行之外的行构成的矩阵，Bd＝(WdQ-1)T，Be＝(WeQ-1)T，Q是白化矩阵；步骤3，计算I2(k)、SPE(k)或的核密度，并根据控制限检测故障。本发明解决了传统烟机预测方法无法利用多维有效数据的问题，考虑了多通道的振动数据，能够直接预测故障；相比于PCA重构方法，本发明的预测方法提高了预测精度。

公开(公告)号：CN103197663B

公开(公告)日：2015-05-20

申请号：CN201310072577.9

申请日：2013-03-07

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 马洁 ,  李钢 ,  陈默 ,  徐嘉楠

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明涉及一种故障预测方法及系统。该故障预测方法包括：步骤1，计算核主元；步骤2，根据控制限检测故障。本发明在针对旋转机械的故障预测中采用基于KPCA故障重构的方法，可以很好地解决过程数据的非线性问题，从隐含故障的数据中挖掘出故障方向并估计出故障幅值，也考虑到了故障的多维特性，可以获得更加精确的故障预测结果。

公开(公告)号：CN102539192A

公开(公告)日：2012-07-04

申请号：CN201210019557.0

申请日：2012-01-20

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 马洁 ,  李钢 ,  王秋燕 ,  赵本利

IPC: G01M99/00 ,  G01H17/00

Abstract: 本发明公开了一种基于ICA重构的故障预测方法，包括：步骤1，计算分离矩阵W；步骤2，计算实时数据xnew(k)统计量值I2(k)、SPE(k)或Wd是分离矩阵W前d行构成的矩阵，We是分离矩阵W除前d行之外的行构成的矩阵，Bd＝(WdQ-1)T，Be＝(WeQ-1)T，Q是白化矩阵；步骤3，计算I2(k)、SPE(k)或的核密度，并根据控制限检测故障。本发明解决了传统烟机预测方法无法利用多维有效数据的问题，考虑了多通道的振动数据，能够直接预测故障；相比于PCA重构方法，本发明的预测方法提高了预测精度。

公开(公告)号：CN103197663A

公开(公告)日：2013-07-10

申请号：CN201310072577.9

申请日：2013-03-07

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 马洁 ,  李钢 ,  陈默 ,  徐嘉楠

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明涉及一种故障预测方法及系统。该故障预测方法包括：步骤1，计算核主元；步骤2，根据控制限检测故障。本发明在针对旋转机械的故障预测中采用基于KPCA故障重构的方法，可以很好地解决过程数据的非线性问题，从隐含故障的数据中挖掘出故障方向并估计出故障幅值，也考虑到了故障的多维特性，可以获得更加精确的故障预测结果。