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基于等距离映射的非线性动态故障检测方法
被引量：
13
1
作者
张妮
田学民
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1202-1206,共5页
针对化工过程数据强非线性和动态性的特点,提出了一种基于动态等距离映射(Dynamic Isometric Mapping,DISOMAP)流形学习的非线性过程故障检测方法.该方法首先采用DISOMAP算法提取训练样本的子流形特征,自适应学习近邻点参数,保留了采样...
针对化工过程数据强非线性和动态性的特点,提出了一种基于动态等距离映射(Dynamic Isometric Mapping,DISOMAP)流形学习的非线性过程故障检测方法.该方法首先采用DISOMAP算法提取训练样本的子流形特征,自适应学习近邻点参数,保留了采样数据的流形结构,然后运用线性回归方法得到原空间和降维子流形空间的投影映射,从而将观测数据从原高维空间映射到低维嵌入空间,最后在变换后的低维空间构造统计量T2和SPE进行监控.TE过程的仿真结果表明,所提出的DISOMAP故障检测方法可以比核主元分析(Kernel Principle Component Analysis,KPCA)更为有效地监控过程变化,检测到故障的发生.
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关键词
动态等距离映射
流形学习
非线性
故障检测
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职称材料
题名
基于等距离映射的非线性动态故障检测方法
被引量：
13
1
作者
张妮
田学民
机构
中国石油大学(华东)信息与控制工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1202-1206,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(863)项目(2007AA04Z193)
山东省自然科学基金资助项目(Y2007G49)
文摘
针对化工过程数据强非线性和动态性的特点,提出了一种基于动态等距离映射(Dynamic Isometric Mapping,DISOMAP)流形学习的非线性过程故障检测方法.该方法首先采用DISOMAP算法提取训练样本的子流形特征,自适应学习近邻点参数,保留了采样数据的流形结构,然后运用线性回归方法得到原空间和降维子流形空间的投影映射,从而将观测数据从原高维空间映射到低维嵌入空间,最后在变换后的低维空间构造统计量T2和SPE进行监控.TE过程的仿真结果表明,所提出的DISOMAP故障检测方法可以比核主元分析(Kernel Principle Component Analysis,KPCA)更为有效地监控过程变化,检测到故障的发生.
关键词
动态等距离映射
流形学习
非线性
故障检测
Keywords
dynamic isometric mapping（DISOMAP）
manifold learning
non-linear
fault detection
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于等距离映射的非线性动态故障检测方法
张妮
田学民
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
13
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