一个基于时空融合的非线性因果关系分析框架,用于对非静止工业过程中的故障进行根本原因诊断,其分布不对称
Liang Ma1, Yifei Peng1, Kaixiang Peng1
1Key Laboratory of Knowledge Automation for Industrial Processes of Ministry of Education, School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, 100083, PR China.
这项研究引入了一种用于诊断工业自动化系统故障的新框架. 它解决了过程数据中的非线性和非静态性,以便更准确地分析根源原因.
科学领域:
- 工业过程控制 工业过程控制
- 数据科学数据科学数据科学
- 错误诊断 错误诊断 错误诊断 错误诊断 错误诊断 错误诊断
背景情况:
- 传统的故障诊断方法在工业过程中与非线性和非静止性作斗争.
- 现有的模型通常假定线性高斯分布,当故障数据不对称时,这会限制准确性.
- 准确的根本原因诊断对于产品质量和自动化系统的运行安全至关重要.
研究的目的:
- 提出基于时空融合的非线性因果关系分析框架,用于故障根源诊断.
- 解决工业过程中非静止和不对称的时间序列数据所带来的挑战.
- 在复杂的工业环境中提高故障诊断的准确性和效率.
主要方法:
- 开发了一个基于β分布的变量自编码器来提取不对称的时间序列特征.
- 引入了使用快速动态时间扭曲的时空融合邻矩阵.
- 进行了空间时间融合非线性格兰杰因果分析,用于根源原因诊断.
主要成果:
- 拟议的框架有效地处理静态和非静态时间序列.
- 它准确地分析了在有对称和不对称的数据分布的情况下的因果关系.
- 热工艺数据集的验证证明了该框架的有效性和性能.
结论:
- 新的框架为非静止工业过程中故障根源诊断提供了强大的解决方案.
- 它通过结合非线性和不对称数据特征来克服传统方法的局限性.
- 该方法通过改进故障诊断来提高自动化系统的可靠性和安全性.
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