一种基于ICA重构的故障预测方法

摘要

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x_new(k)统计量值i²(k)、spe(k)或w_d是分离矩阵w前d行构成的矩阵，w_e是分离矩阵w除前d行之外的行构成的矩阵，b_d＝(w_dq^-1)^t，b_e＝(w_eq^-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。

主权项

1.一种基于ICA重构的故障预测方法，其特征在于，包括：步骤1，计算分离矩阵W；步骤2，计算实时数据x_new(k)统计量值I²(k)、SPE(k)或$I^2\left(k\right)={\hat{S}}_{\mathrm{newd}}{\left(k\right)}^T{\hat{S}}_{\mathrm{newd}}\left(k\right),$$I_e^2={\hat{S}}_{\mathrm{newe}}{\left(k\right)}^T{\hat{S}}_{\mathrm{newe}}\left(k\right),$$\mathrm{SPE}\left(k\right)={(x_{\mathrm{new}}\left(k\right)-{\hat{x}}_{\mathrm{new}}\left(k\right))}^T(x_{\mathrm{new}}\left(k\right)-{\hat{x}}_{\mathrm{new}}\left(k\right)),$${\hat{S}}_{\mathrm{newd}}\left(k\right)=W_d{x}_{\mathrm{new}}\left(k\right),$W_d是分离矩阵W前d行构成的矩阵，W_e是分离矩阵W除前d行之外的行构成的矩阵，B_d＝(W_dQ^-1)^T，B_e＝(W_eQ^-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。