赵小强，王涛（兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃 兰州 730050）



基于TGNPE算法的间歇过程故障诊断

赵小强，王涛
（兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃 兰州 730050）

摘要：间歇过程数据是由批次、变量和时间构成的三维数据，数据内包含了丰富的对过程监控有用的全局和局部结构信息，如何充分提取间歇过程的特征信息是故障诊断的关键。传统方法处理三维数据都是将其展开成二维数据，展开过程必然会导致数据内在结构破坏，并且通常只考虑了数据的全局信息或者只考虑了数据的局部信息，这就不能充分提取过程的有用信息导致诊断效果欠佳。针对以上问题，提出了张量全局-局部邻域保持嵌入（TGNPE）算法，首先用张量分解的方法直接对三维数据进行建模，而不对数据进行展开，这就有效地保存了数据的内部结构，再用邻域保持嵌入算法充分提取数据局部结构信息的同时兼顾数据的全局信息，这就实现了对数据特征信息更加充分地提取，用TGNPE算法检测到故障后用贡献图法诊断出故障变量。通过青霉素发酵过程验证了本文提出的算法对间歇过程数据信息提取更加充分，更利于故障诊断。

关键词：间歇过程；故障诊断；张量分解；全局-局部邻域保持嵌入

2015-12-08收到初稿，2015-12-18收到修改稿。

联系人及第一作者：赵小强（1969—），男，博士研究生，教授。基金项目：国家自然科学基金项目（51265032，61263003）。

引 言

间歇过程由于其生产效率高、高附加值等优点成为一种重要的工业生产方式，对间歇过程的故障检测和诊断也日益受到重视。……