《表2 TE过程故障检测结果Table 2 Results of faults detection in TE process alarm rate》

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《基于序列低秩嵌入算法的故障检测》

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表2示出了PCA、LRR-PCA、SLRE算法的监控结果，从表2可以看出，SLRE算法的T2统计量的漏报率比其他算法都要低（加粗部分为每个故障的最小漏报率），对TE过程的故障检测效果很好。SLRE算法保留了训练集样本数据的低秩特性，融合序列相关保证了线性相关性越强的采样点投影之后其线性相关性也越强。故障1、2、6、7、8、12、14的检测效果略优于其他算法，其漏报率很低，接近于零。主要是因为在SLRE算法中，保持了数据的一个序列相关性和低秩信息，在进行数据投影时，数据中有用的信息被很好地保留下来。SLRE算法对于未知故障16~20的检测效果相对于其他两种方法有更好的检测结果；对故障4、5、10、11的T2统计量漏报率相对于PCA算法有了很大程度的降低。SLRE算法在离线建模阶段，充分考虑了随机噪声对样本数据的干扰，保持了训练集的一个低维低秩的数据特性，而故障10和11都是随机变量导致的故障，说明本文算法对于过程噪声是有效的。