化工自动化及仪表
化工自動化及儀錶
화공자동화급의표
CONTROL AND INSTRUMENTS IN CHEMICAL INDUSTRY
2014年
8期
881-883,895
,共4页
故障诊断%主元分析%偏最小二乘法
故障診斷%主元分析%偏最小二乘法
고장진단%주원분석%편최소이승법
fault diagnosis%PCA%PLS
选取多元统计方法中最常用的两种故障诊断方法（主元分析法与偏最小二乘法）对锅炉参数的离线故障测试数据进行仿真。结果表明：与主元分析法相比，偏最小二乘法在进行故障诊断时对正常数据与故障数据的区分更为有效，对故障数据的识别率更高。
選取多元統計方法中最常用的兩種故障診斷方法（主元分析法與偏最小二乘法）對鍋爐參數的離線故障測試數據進行倣真。結果錶明：與主元分析法相比，偏最小二乘法在進行故障診斷時對正常數據與故障數據的區分更為有效，對故障數據的識彆率更高。
선취다원통계방법중최상용적량충고장진단방법（주원분석법여편최소이승법）대과로삼수적리선고장측시수거진행방진。결과표명：여주원분석법상비，편최소이승법재진행고장진단시대정상수거여고장수거적구분경위유효，대고장수거적식별솔경고。
The traditional multivariate statistical methods including principal component analysis (PCA)and partial least-square(PLS)were used to simulate off-line testing data of the boiler parameters.The results show that compared with PCA,PLS can be more effective in distinguishing normal data from faulty data,and it out-performs PCA in identifying the faulty data.
