基于判别分析的故障变量定位中变量贡献率评估方法

简介：
本文提出了一种基于判别分析的故障变量定位方法，通过计算变量贡献率来准确识别导致系统故障的关键因素。该方法在工业过程监测和维护中有广泛应用前景。 在探讨基于判别分析的变量贡献率评估在线诊断中的故障变量定位方法时，首先要明确的是判别分析与变量贡献率这两个关键概念。判别分析是一种统计技术，其目的在于根据一组数据预测观测值属于已知类别之一；它的核心是确定哪些变量能够有效区分不同类别的样本，并据此对新样本进行分类。这种方法在质量控制、医学诊断和市场调研等领域有广泛应用。 在线故障检测中应用判别分析能帮助识别系统中的异常参数，以便对其进行重点监控与深入研究。而变量贡献率指的是每个特定变量对于区分子类别（如正常状态与故障状态）的重要性程度；一个高贡献率的变量意味着其在区分不同类别的过程中扮演着重要角色。 在线诊断通常指实时监测系统的运行情况，并能在出现异常时迅速作出反应的一种机制，需要具备数据采集、处理及预测功能。而定位导致系统失效的具体参数则是实现这一过程的关键步骤之一，它能够指导技术人员快速找到问题所在。 该研究发表于第34届中国控制会议的论文集中。“WANG Weixing, ZHAO Chunhou, SUN Yuxian, YAO Xiaoxian”等学者的研究工作为本段落提供了理论基础和技术支持。他们可能在如何利用判别分析处理数据以及评估变量贡献率方面有所建树。 研究背景提到“中国烟草科学技术有限公司”和杭州，表明了这项工作的地理环境及技术支持来源。 基于判别分析的变量贡献率评估在线诊断中的故障定位方法结合了统计学、自动控制与故障检测等多个学科的知识。通过这种方法可以对数据进行深入解析，并据此确定各参数的重要性；进而实现精准地识别出导致系统异常的具体因素。这一研究不仅在理论上有创新意义，而且对于实际应用也具有重要的指导作用和实用价值。