往复压缩机相空间LDA模型在异常检测中的应用

作者：马波; 张颖; 于雷

来源：机械设计与制造, 2018, (05): 12-15.

DOI：10.19356/j.cnki.1001-3997.2018.05.004

• 相空间
• LDA
• 往复压缩机
• 异常智能检测
• JS距离
• 多特征融合

针对往复压缩机异常检测不及时、漏报、误报的问题,提出一种多特征融合的相空间LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型的异常检测方法。为了全面描述波形特征,提取往复压缩机正常运行数据和实时运行数据的特征集,对特征集进行预处理后,运用LDA方法计算正常状态和当前状态相空间分布模型,并用JS(Jensen Shannon divergence)距离计算两者差异度,若差异度超过设定值则认为发生故障。实验验证了该方法能有效实现往复压缩机异常检测,并能大幅提前往复压缩机典型故障异常检测报警时间点。

• 出版日期2018
• 单位北京化工大学