基于投影技术的可解释残差生成用于故障诊断：利用变量冗余性

《IEEE Open Journal of Control Systems》：Generation of Interpretable Residuals for Fault Diagnosis Based on Projection Techniques: Leveraging Variable Redundancy

　　

摘要：

在过程故障诊断（FD）中，一个具有挑战性但常见的场景是：虽然有大量的正常运行数据和专家知识，但没有故障数据，也没有预先定义的故障集。在这种情况下，一种可能的方法是从过程变量中生成残差，这些残差是可以解释的，即非零残差对应于实际参与故障的变量，因此可以通过应用关于过程的专家知识来识别发生的故障类型。在这些条件下，我们提出了使用投影技术生成残差的理论框架，除了需要使用嵌入在高维环境空间中的低维潜在空间的模型外，没有其他额外要求。我们声称，随着环境空间（测量输入数据空间）的维度与潜在空间维度之间的差异增大，加性故障的估计效果会得到改善。在故障稀疏的情况下，这种改进效果会更加明显。为了利用这一事实，我们提出了一些在适用线性模型的情况下解决稀疏故障重建问题的方法。通过模拟提供了一些支持这一观点的依据，并用旋转机械的数据进行了实例说明。