Online incipient fault diagnosis based on Kullback‐Leibler divergence and recursive principle component analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fault detection and isolation (FDI) methods based on the principal component analysis (PCA) model have achieved a large number of theoretical studies and applications, especially for complex and highly dimensional processes. However, the Hotelling's T 2 , that is the most common used statistical distance, can fail in detecting small shifts such as a sensor incipient fault with low fault‐to‐noise ratio (FNR). Although an incipient fault develops slowly, it cannot be ignored and is necessary to be detected early enough to avoid more serious consequences. In this study, a realistic online diagnosis method for incipient faults with low FNR is presented. Based on probability distribution measure, the Kullback‐Leibler divergence (KLD) is utilized to compare the probability density of each of the latent scores to a reference one. Under the hypothesis of Gaussian distribution, dynamic changes of KLDs are computed via the mean and variance of score vectors, which can be updated online utilizing the recursive principal component analysis (RPCA). From simulations, it is shown that the proposed approach can detect, isolate, and estimate the sensor incipient fault of the multivariate AR system successfully.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».