检索结果-南通市图书馆

自动化学报 2020年第10期46卷 2229-2238页

作者：张成高宪文李元东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心沈阳110142

针对具有非线性和多模态特征过程的故障检测问题,本文提出一种基于k近邻主元得分差分的故障检测策略.首先,通过主元分析(Principal component analysis,PCA)方法计算样本的真实得分.然后,应用样本的k近邻均值计算样本估计得分.接下来,... 详细信息

针对具有非线性和多模态特征过程的故障检测问题,本文提出一种基于k近邻主元得分差分的故障检测策略.首先,通过主元分析(Principal component analysis,PCA)方法计算样本的真实得分.然后,应用样本的k近邻均值计算样本估计得分.接下来,通过上述两种得分计算样本的得分差分矩阵和残差矩阵,其中残差矩阵由样本的估计得分计算得到,这区别于传统方法.最后,在差分子空间和残差子空间中分别建立新的统计指标进行故障检测.值得注意的是本文的得分差分方法能够消除数据结构对过程故障检测的影响,同时,新的统计量能够提高过程的故障检测率.将本文方法在两个模拟例子和Tennessee Eastman(TE)过程中进行测试,并与传统方法如PCA、KPCA、DPCA和FD-k NN等进行对比分析,测试结果证明了本文方法的有效性.

关键词：主元分析得分差分 k近邻多模态过程 TE过程故障检测

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基于得分差分MMP的多模态过程故障检测

引用

沈阳大学学报（自然科学版） 2024年第2期36卷 132-140页

作者：郭金玉郭佳燕李元沈阳化工大学信息工程学院辽宁沈阳110142

针对工业过程中的多模态问题,提出一种基于得分差分多流形投影(SDMMP)的多模态过程故障检测算法。首先,运用多流形投影(MMP)算法构造统一的全局图和局部图计算原始样本的得分。其次,采用k近邻方法计算近邻样本的均值向量,在此基础上计... 详细信息

针对工业过程中的多模态问题,提出一种基于得分差分多流形投影(SDMMP)的多模态过程故障检测算法。首先,运用多流形投影(MMP)算法构造统一的全局图和局部图计算原始样本的得分。其次,采用k近邻方法计算近邻样本的均值向量,在此基础上计算样本的估计得分,并运用估计得分计算得分差分矩阵和残差矩阵。再次,建立新的SPE和T^(2)监控指标来监测得分差分子空间和残差子空间的变化,应用核密度估计法(KDE)计算控制限。最后,将新的统计量与控制限比较进行故障检测。将SDMMP算法应用于数值例子和田纳西-伊斯曼过程进行监测与诊断。仿真结果表明,与主元分析(PCA)、局部保持投影(LPP)和MMP相比,SDMMP算法在具有多模态特征的工业过程故障检测中具有明显的优越性。

关键词：多模态过程故障检测 k近邻得分差分多流形投影

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