基于KECA-IGKDE的离心式冷水机组故障检测

摘要

针对制冷系统中变量之间存在高度非线性、过程数据具有非高斯的特点,提出了一种基于核熵成分分析(KECA)和改进灰狼算法优化的核密度估计(IGWO-KDE,IGKDE)故障检测方法。该方法首先采用KECA提取正常工况下历史数据的主元矩阵并求解正常数据的均值向量。将监测的过程数据经过KECA投影后与正常工况形成明显的角度结构,故提出Cauchy-Schwarz (CS)监测统计量。然后使用KDE确定统计监测控制限。为了克服经验选取KDE平滑因子的难度,采用IGWO进行快速精确地全局寻优。最后将所提出的算法应用于离心式冷水机组仿真,结果表明该方法具有更好的检测性能。

关键词