【摘 要】
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为解决卷烟制叶丝段中采用传统单变量统计过程控制方法故障监测效果欠佳等问题,通过对制叶丝段关键设备的运行特性分析,提出了一种基于相对变化分析的故障监测方法.该方法采用属性展开方式将具有批次、时间和属性特点的三维数据展开成二维数据,采用主元分析方法进行参考模态的统计建模和故障监测,根据备选模态的潜在过程波动以及与参考模态的相对变化,将参考模态监测模型的主元子空间和残差子空间分别进行分解,在分解后的4个
【机 构】
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浙江中烟工业有限责任公司,浙江杭州市西湖区科海路118号 310024
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为解决卷烟制叶丝段中采用传统单变量统计过程控制方法故障监测效果欠佳等问题,通过对制叶丝段关键设备的运行特性分析,提出了一种基于相对变化分析的故障监测方法.该方法采用属性展开方式将具有批次、时间和属性特点的三维数据展开成二维数据,采用主元分析方法进行参考模态的统计建模和故障监测,根据备选模态的潜在过程波动以及与参考模态的相对变化,将参考模态监测模型的主元子空间和残差子空间分别进行分解,在分解后的4个子空间中进行备选模态的统计建模和故障监测.基于设备实际运行数据进行离线验证,结果表明:与彩虹图、过程能力指数等传统故障监测方法相比,该方法能更深入地揭示不同模态、不同批次间的过程变量动态性以及变量间关联关系的变化,能够及时、有效地检测出设备故障.
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