标题：基于DiPCA的故障预测算法研究
作者：李志军 姜力 牛晓旭 徐继宁
作者单位：北方工业大学现场总线及自动化北京市重点实验室，北京 100144
关键字：DiPCA算法；TE过程；故障检测；故障预测
摘要：故障预测作为一种能够实现对故障“未卜先知”，进而可以提前干预的故障诊断技术，近年来受到了越来越多的关注。提出了一种基于动态内部主元分析（DiPCA）的故障预测算法，并针对田纳西-伊斯曼（TE）化工过程进行了仿真研究。与传统的主元分析（PCA）算法不同，DiPCA考虑了数据沿时间维度的动态变化，通过构建动态隐含变量及其数学模型，捕获数据中主要的动态特性，进而根据历史数据推演出系统的未来变化，更适用于系统的故障预测问题。研究表明该算法在阶跃变化、随机变化和粘滞等不同类型的故障下均能提前预报故障的发生，验证了算法的有效性。