论文摘要
工业过程往往运行于多个生产模态,针对多模态过程数据的空间分布特点:中心漂移和模态协方差差异明显,提出了基于权重k近邻的故障检测方法（FD-wkNN）。首先在训练数据集中寻找第k近邻并计算近邻距离;其次把此k近邻与其前K近邻集的局部近邻平均距离倒数作为权重,构建加权平均累积距离D作为统计量。加权平均累积距离可以有效降低中心漂移和协方差差异明显的影响;最后,利用核密度估计确定训练样本集统计量D的控制限,当新样本的加权平均累积距离大于控制限时,则其为故障;否则为正常。FD-wkNN具有对协方差较小模态的微弱故障的检测能力。通过模拟实例和青霉素发酵过程进行故障检测仿真实验,并与PCA,KPCA,FD-kNN等方法比较,验证了所提方法的有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 冯立伟,张成,李元,谢彦红
关键词: 主元分析,核主元分析,近邻,多模态,故障检测
来源: 控制工程 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,自动化技术
单位: 沈阳化工大学数理系,沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心
基金: 国家自然科学基金资助项目(61490701,61673279),2015辽宁省自然科学基金资助项目(2015020164),辽宁省教育厅重点实验室项目(LZ2015059),2015辽宁省教育厅项目(L2015432)
分类号: TP277;O212.4
DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.20170115012
页码: 1986-1993
总页数: 8
文件大小: 2027K
下载量: 118
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