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基于改进的局部近邻标准化和kNN的多阶段过程故障检测

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计算机应用 2018年第7期38卷 2130-2135页

作者：冯立伟张成李元谢彦红沈阳化工大学数理系沈阳110142 沈阳化工大学过程故障诊断研究中心沈阳110142

针对多阶段过程数据具有多中心和各工序结构不同的特征问题,提出了一种基于改进的局部近邻标准化和k近邻的故障检测(ILNS-kNN)方法。首先寻找样本的前k个近邻样本的前K局部近邻集;其次使用局部近邻集的均值和标准差来标准化样本,获得标... 详细信息

针对多阶段过程数据具有多中心和各工序结构不同的特征问题,提出了一种基于改进的局部近邻标准化和k近邻的故障检测(ILNS-kNN)方法。首先寻找样本的前k个近邻样本的前K局部近邻集;其次使用局部近邻集的均值和标准差来标准化样本,获得标准样本;最后在标准样本集上计算样本的累积近邻距离作为检测指标进行故障检测。改进的局部近邻标准化(ILNS)将各阶段数据的中心平移到原点,并且调整各阶段数据的离散程度,使之近似相等,从而将多阶段过程数据融合为服从单一多元高斯分布的单阶段数据。进行了青霉素发酵过程故障检测实验。实验结果表明ILNS-kNN方法对所设置的六类故障的检测率高于97%。ILNS-kNN方法在保持对一般多阶段过程故障的检测能力的同时,能够实现对阶段方差差异显著的多阶段过程故障的检测,从而更好地保证多阶段生产过程的安全性和产品的高质量。

关键词：标准化多阶段过程 k近邻故障检测主元分析

具有二项输出数据的多阶段过程变点识别方法研究

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具有二项输出数据的多阶段过程变点识别方法研究

作者：赵若涵天津大学

学位级别：硕士

随着科技的不断发展和产业的优化升级,无论是制造行业还是服务行业,产品及服务质量的重要性都在不断提升。统计过程控制技术作为质量管理与控制的重要工具之一,核心在于保证和提升产品的质量以确保监控过程的稳定。早期传统的统计过程... 详细信息

随着科技的不断发展和产业的优化升级,无论是制造行业还是服务行业,产品及服务质量的重要性都在不断提升。统计过程控制技术作为质量管理与控制的重要工具之一,核心在于保证和提升产品的质量以确保监控过程的稳定。早期传统的统计过程控制技术主要基于数理方法实施质量控制。这些统计过程控制技术控制对象主要是单一响应变量。随着制造及服务过程复杂性的不断提升,生产和服务一般需要经过多个阶段。上一阶段的输出质量往往是下一阶段的输入质量。因此,当前阶段的质量水平不仅受到本阶段因素的影响,同时还会受到上一阶段输出质量的影响。目前关于多阶段过程质量监控的研究大多基于变量服从正态分布的假设。然而在很多生产及服务过程中,由于时间或成本等因素的影响,响应变量往往无法用计量数据描述,只能通过二项数据表示。本文针对多阶段过程中当质量特性为二项数据的情况,重点展开第一阶段（Phase Ⅰ）变点识别方法研究。运用广义线性模型对多阶段过程进行建模,构建影响因素在二项数据多阶段过程中的传递机制,并在多阶段过程模型的基础上,提出基于似然比检验的Phase Ⅰ控制图,对二项多阶段过程中的样本变点位置进行识别。将方向向量引入似然比控制图对控制图进行拓展,不仅能够识别样本变点位置,同时能够进一步确定变化阶段的位置。最后通过仿真模拟对变点识别方法的检测性能进行对比分析。结果表明,当二项多阶段过程参数发生不同程度的偏移时,本文提出的变点识别方法在变点识别概率和准确度方面的检测性能均优于T控制图。最后,将提出的变点识别方法应用于商业视频广播（CVB）的服务系统的实例数据,进一步验证得出了方法在二项多阶段过程的实际应用中的检测性能。

关键词：统计过程控制变点识别似然比多阶段过程方向向量

基于TSNS和KNN规则的复杂多阶段过程故障检测

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化工自动化及仪表 2022年第1期49卷 20-26,35页

作者：李元耿焱冯立伟沈阳化工大学过程故障诊断研究中心沈阳化工大学理学院

针对复杂工业过程数据的动态性、非线性和多阶段性等特征,提出基于时空近邻标准化和KNN规则(Time-Space Nearest Neighborhood Standardization and K Nearest Neighbor Rule,TSNS-KNN)的复杂多阶段过程故障检测方法。首先使用训练样本... 详细信息

针对复杂工业过程数据的动态性、非线性和多阶段性等特征,提出基于时空近邻标准化和KNN规则(Time-Space Nearest Neighborhood Standardization and K Nearest Neighbor Rule,TSNS-KNN)的复杂多阶段过程故障检测方法。首先使用训练样本在时间和空间域上的两层嵌套近邻集的统计信息对样本预处理,然后将标准样本的累积近邻距离作为检测统计量进行故障检测。TSNS-KNN在排除非线性干扰的同时,消除了前后时刻样本间的动态相关性,将多阶段数据转换为单阶段数据,从而实现对复杂多阶段过程的检测。将该方法运用于数值实验和青霉素发酵过程,并与其他方法进行比较,对比结果进一步验证了TSNS-KNN方法的优越性。

关键词：时空近邻标准化 K近邻动态性多阶段过程故障检测

福建省胃癌高发区人群中白细胞介素基因多态性的分布情况调查

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中华消化杂志 2008年第3期28卷 191-192页

作者：梁玮陈明红邓万银何利平彭孝纬福建省立医院消化内镜中心福州350001 福建省立医院消化科消化研究所

胃癌的发生是一个多因素及多阶段过程，各种致病因子可能单独或协同作用于不同阶段，幽门螺杆菌（Hp）感染、宿主和环境因素均可在其中起重要作用。为此，我们在福建省胃癌高发的浪歧地区进行流行病学调查，了解有胃癌家族史人群白细胞... 详细信息

胃癌的发生是一个多因素及多阶段过程，各种致病因子可能单独或协同作用于不同阶段，幽门螺杆菌（Hp）感染、宿主和环境因素均可在其中起重要作用。为此，我们在福建省胃癌高发的浪歧地区进行流行病学调查，了解有胃癌家族史人群白细胞介素（IL）-1和IL-10基因多态性（宿主因素）的分布情况。

关键词：胃癌高发区基因多态性白细胞介素福建省人群流行病学调查宿主因素多阶段过程

基于自适应时序窗口加权k近邻的故障检测方法

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电子测量技术 2023年第15期46卷 178-185页

作者：冯立伟顾欢孙立文李元沈阳化工大学理学院沈阳110142 沈阳化工大学计算机科学与技术学院沈阳110142 辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室沈阳110142

为了解决在工业生产过程中时序和多阶段的问题,提出了一种基于正交局部保持投影(OLPP)和自适应时序窗口加权k近邻(ATSWKNN)的故障检测方法。首先,采用OLPP方法,在保持样本近邻关系的基础上,将原始数据投影到低维特征空间;其次,在特征空... 详细信息

为了解决在工业生产过程中时序和多阶段的问题,提出了一种基于正交局部保持投影(OLPP)和自适应时序窗口加权k近邻(ATSWKNN)的故障检测方法。首先,采用OLPP方法,在保持样本近邻关系的基础上,将原始数据投影到低维特征空间;其次,在特征空间中选取某类时序窗口,并计算时序平方距离;然后,将窗口内样本到其空间上近邻集的平均累积平方距离的倒数作为权重;最后,构造统计量对过程进行监控。OLPP-ATSWKNN通过时序信息的提取和窗口内权重的引入降低了过程的自相关性和解决了多阶段的统计差异问题。此外,自适应的窗口切换策略解决了阶段切换时统计指标异常的问题。通过对数值模拟过程和青霉素发酵过程的监控实验,检验了OLPP-ATSWKNN的监控性能,监控结果显著优于经典方法。

关键词：多阶段过程加权k近邻时序窗口故障检测

基于支持向量机技术的复杂产品制造过程故障诊断方法研究

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基于支持向量机技术的复杂产品制造过程故障诊断方法研究

作者：尹洁天津大学

学位级别：硕士

本论文以复杂产品制造过程为研究对象,以TE过程和汽车引擎部件加工过程为实验数据来源,利用独立元分析、支持向量机与粒子群优化算法等,研究了复杂产品制造过程中,高维度小样本的多元过程和多阶段过程的故障诊断方法和实现技术。本文的... 详细信息

本论文以复杂产品制造过程为研究对象,以TE过程和汽车引擎部件加工过程为实验数据来源,利用独立元分析、支持向量机与粒子群优化算法等,研究了复杂产品制造过程中,高维度小样本的多元过程和多阶段过程的故障诊断方法和实现技术。本文的研究将有助于企业在制造过程中快速地进行故障排除和设备维护,保障生产流程的顺畅和最终产品和服务的质量,有利于企业提升产品和服务的市场竞争力。本论文的主要研究内容包括:研究了基于FastICA的故障特征提取方法。研究针对高维度多元制造过程的特征提取方法,从具有较强关联性的过程测量变量中提取潜在的特征变量,这是高维度多元过程故障诊断方法中重要的预处理手段,有效的提升高维度多元制造过程故障诊断能力。同时,针对快速独立成分分析法(FastICA)中独立元个数需要预先确定的问题,采用基于负熵阀值的独立元自动选择标准来确定独立元个数;针对高维度小样本的多元过程,提出了利用特征提取结果作为输入,基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法。利用FastICA特征提取得到的降维结果,训练构建支持向量机故障分类模型;之所以提出粒子群优化算法(PSO)优选支持向量机参数,是因为支持向量机(SVM)自身及核函数的参数选择,对其分类能力有较大的影响;然后利用改进后的支持向量机分类器进行故障分类,得到最终故障识别结果,实验结果表明此方法具有一定的优越性,具有更高的故障诊断准确度;提出了基于模式识别和支持向量机的多阶段制造过程诊断方法研究。针对多阶段过程误差传递的复杂性和计算难度,重点研究了空间状态模型,结合模式匹配的故障识别思想,提出了基于SVM的数据驱动故障诊断模型,模型中用空间状态模型的模式向量代替产品质量测量变量作为分类器输入。最后分析了构建模型的性能,构建的模型能有效地对多阶段制造过程故障进行诊断。

关键词：多元过程多阶段过程故障诊断支持向量机独立元分析

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癌变机理与分子流行病学

辐射防护通讯 1998年第4期18卷 35-41页

作者：陈英

癌变机理与分子流行病学分子流行病学是随着早期识别癌症危险增高的标志物而发展起来的一门学科。近年来作为分析癌变多阶段过程的有效的分子生物学方法，可以使我们了解导致恶性克隆发生的关键性变化，也能使我们识别出癌变过程中每个... 详细信息

癌变机理与分子流行病学分子流行病学是随着早期识别癌症危险增高的标志物而发展起来的一门学科。近年来作为分析癌变多阶段过程的有效的分子生物学方法，可以使我们了解导致恶性克隆发生的关键性变化，也能使我们识别出癌变过程中每个特殊阶段的生物标志物，这些有效的中...

关键词：多阶段过程癌变机理分子流行病学

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CPV(1)分段法在间歇过程中的应用

沈阳化工大学学报 2013年第1期27卷 63-68页

作者：袁杰郭小萍刘如有李元沈阳化工大学信息工程学院辽宁沈阳110142 中国市政工程东北设计研究总院吉林长春130021

研究一种批次过程阶段划分方法.首先,将间歇过程数据按照批次方向展开成二维数据,某采样时刻到末采样时刻的数据构成对应于该时刻的数据段.然后对每一数据段进行主元分析,获得第一主元贡献率.最后,采用第一主元贡献率的变化来表征批次... 详细信息

研究一种批次过程阶段划分方法.首先,将间歇过程数据按照批次方向展开成二维数据,某采样时刻到末采样时刻的数据构成对应于该时刻的数据段.然后对每一数据段进行主元分析,获得第一主元贡献率.最后,采用第一主元贡献率的变化来表征批次内部阶段的转变,对批次过程划分阶段.将该方法应用于青霉素仿真发酵过程,分段结果明显与实际菌体生长阶段一致.将该方法应用于实际的半导体生产过程数据中,分段结果验证了分段理论的有效性.

关键词：间歇过程主元分析第一主元贡献率多阶段过程