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造纸废水处理过程微小故障检测方法研究
Incipient Fault Detection in Papermaking Wastewater Treatment Processes
  
DOI:10.11980/j.issn.0254-508X.2017.08.004
关键词:  造纸废水处理过程  主成分分析  累积和控制  指数加权移动平均  故障检测
Key Words:papermaking wastewater treatment process  principal component analysis  cumulative sum (CUSUM)  exponent weighted moving average (EWMA)  fault detection
基金项目:制浆造纸工程国家重点实验室开放基金资助项目(201610);南京林业大学高层次人才科研启动基金(163105996);江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金项目(201530)。
作者单位
王龄松1 1.南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室江苏南京210037 
马璞璠1 1.南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室江苏南京210037 
叶凤英1 1.南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室江苏南京210037 
熊智新1 1.南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室江苏南京210037 
赵小燕1 1.南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室江苏南京210037 
刘鸿斌1,2,* 1.南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室江苏南京2100372.华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室广东广州510640 
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摘要:微小故障的检测是过程监测领域的一个重要研究方向。传统的多元统计过程监测方法无法对过程微小故障进行有效监控。本课题将多元累积和控制(CUSUM)方法及多元指数加权移动平均(EWMA)方法分别与主成分分析(PCA)相结合用于造纸废水处理过程中微小故障的过程监测。研究结果证实了多元累积和控制方法和多元指数加权移动平均方法的有效性。
Abstract:Incipient fault detection has been an important research topic in the field of process monitoring. However, traditional multivariate statistical process monitoring methods fail to detect incipient faults. In this paper, two methods were developed for the incipient fault detection of a papermaking wastewater treatment process: multivariate cumulative sum combined with principal component analysis (PCA) and multivariate exponent weighted moving average combined with PCA. The results proved the effectiveness of the proposed fault monitoring methods.
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