面向多模态过程的凝汽器故障特征提取研究

1

作者 朱继涛 曾水平 +3 位作者 贺宇清 郑佳佳 代雨辰 司风琪 《动力工程学报》 北大核心 2025年第1期124-130,共7页

针对凝汽器设备多模态运行过程的在线监测与故障特征提取问题,提出了一种融合k-means聚类与重构主成分分析的故障特征提取方法。首先,采用k-means聚类进行模态识别,聚类结果表明不同模态之间平方预测误差(SPE)统计量存在显著差异,需要... 针对凝汽器设备多模态运行过程的在线监测与故障特征提取问题,提出了一种融合k-means聚类与重构主成分分析的故障特征提取方法。首先,采用k-means聚类进行模态识别,聚类结果表明不同模态之间平方预测误差(SPE)统计量存在显著差异,需要对子模态分别建立监测模型。为有效获取故障特征,抑制故障分离过程中的残差污染现象,采用重构主成分分析法获取故障特征向量,实现了面向多模态过程的故障特征提取。结果表明:使用重构贡献图法能够分离检测出故障变量及其特征向量,且能有效避免残差污染问题,具有良好的故障定位精度。 展开更多

关键词 凝汽器 多模态过程 故障特征提取 重构主成分分析 故障分离

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基于改进即时学习策略的非线性多模态过程故障检测方法

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作者 张玉昊 纪洪泉 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期124-134,共11页

针对即时学习(JITL)策略建模速度慢和模型利用效率不高等问题,提出一种改进的JITL策略。改进的JITL策略从两个角度出发:离线阶段使用K均值聚类算法对历史数据进行预分类,相似样本选择的范围由所有历史数据变为对应模态的历史数据;在线... 针对即时学习(JITL)策略建模速度慢和模型利用效率不高等问题,提出一种改进的JITL策略。改进的JITL策略从两个角度出发:离线阶段使用K均值聚类算法对历史数据进行预分类,相似样本选择的范围由所有历史数据变为对应模态的历史数据;在线阶段结合模型更新策略,通过减少模型更新频率的方式提高模型利用效率,从而间接提高建模速度。把改进的JITL策略用于非线性多模态过程的故障检测,使用即时特征分析(JITFA)算法作为改进JITL策略中的模型计算统计量。将所提方法应用于一个数值例子和一个Benchmark案例,并与JITFA等五种不同方法进行对比,验证了所提策略和故障检测方法的优越性。 展开更多

关键词 故障检测 即时学习 非线性过程 多模态过程 模型更新

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基于得分差分MMP的多模态过程故障检测

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作者 郭金玉 郭佳燕 李元 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第2期132-140,共9页

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... 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。 展开更多

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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一种改进的多模态过程故障检测方法 被引量：3

4

作者 杨青 马贵昌 《沈阳理工大学学报》 CAS 2017年第3期48-53,共6页

针对传统单模态故障检测方法对多模态工业过程故障检测准确率和效率低的问题,提出将变分模态分解(VMD),独立主元分析(ICA)和核主成分分析KPCA相结合的联合故障检测方法 VMD-IKPCA应用于多模态故障检测。首先,在对样本数据进行模态聚类之... 针对传统单模态故障检测方法对多模态工业过程故障检测准确率和效率低的问题,提出将变分模态分解(VMD),独立主元分析(ICA)和核主成分分析KPCA相结合的联合故障检测方法 VMD-IKPCA应用于多模态故障检测。首先,在对样本数据进行模态聚类之后,应用VMD对多模态过程数据进行滤波、降噪处理,通过ICA对处理过后的数据进行主元提取并应用KPCA对提取的主元变量进行故障检测。该方法的有效性通过多模态TE过程的故障检测进行验证,并与传统KPCA方法进行比较。实验结果表明,VMD-IKPCA对多模态过程故障检测有效性好,准确率高。 展开更多

关键词 多模态过程 故障检测 VMD IKPCA TE过程

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基于马氏距离kNN的多模态过程故障检测 被引量：4

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作者 王晓云 王东琴 郭金玉 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第6期480-485,共6页

为了解决同一变量在不同模态下的方差差异很大的情况,提出了一种基于马氏距离k近邻(k-nearest neighbour,kNN)的多模态过程故障检测算法(MD-kNN)。该方法首先对各个模态的训练数据分别计算出各样本k个近邻的马氏距离平方和,然后对该距... 为了解决同一变量在不同模态下的方差差异很大的情况,提出了一种基于马氏距离k近邻(k-nearest neighbour,kNN)的多模态过程故障检测算法(MD-kNN)。该方法首先对各个模态的训练数据分别计算出各样本k个近邻的马氏距离平方和,然后对该距离进行升序排列,最后根据排列后的距离确定控制限。对待检测的新样本,计算该新样本和正常样本之间的马氏距离平方和,把该距离和控制限相比,当它比控制限小,说明新样本属于正常样本。反之,说明它属于故障样本。将该算法用于数值例子和半导体仿真过程,仿真结果表明该算法优于k近邻、局部离群因子等方法。 展开更多

关键词 马氏距离 K近邻 多模态过程 工业过程 故障检测

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基于加权距离邻域选取策略的多模态过程故障检测 被引量：2

6

作者 刘帮莉 马玉鑫 侍洪波 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期192-197,215,共7页

针对多模态过程数据密度不规则性提出的一类基于密度的方法,大多是以欧式距离为基础来比较彼此间的相似性,从而检测过程是否发生故障。然而多模态数据密度在较小范围内变化较大,采用欧式距离很难获得全面的数据信息。本文提出了一种新... 针对多模态过程数据密度不规则性提出的一类基于密度的方法,大多是以欧式距离为基础来比较彼此间的相似性,从而检测过程是否发生故障。然而多模态数据密度在较小范围内变化较大,采用欧式距离很难获得全面的数据信息。本文提出了一种新的基于加权距离选择邻居的策略,该策略首先对距离进行合理的加权,再根据新的加权距离重新选择样本点的邻居,能有效地避免数据信息不全面的问题。在仿真实验中,首先通过比较基于传统的欧式距离和基于本文加权距离选取的邻居,说明本文策略的优越性;进而将该策略与局部离群因子(Local Outlier Factor,LOF)结合用于TE过程,对TE过程的仿真结果表明该策略在应用于基于密度的检测方法上获得了的良好效果。 展开更多

关键词 加权距离 邻域选择 故障检测 多模态过程

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一种适用于多模态过程监控的集成统计指标 被引量：1

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作者 解翔 侍洪波 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期488-494,共7页

具有多模态特性的工业过程的数据分布呈现出与单模态过程不同的特性。在构造监控指标时,不仅要能够概括每个模态内部的数据统计特征,还要充分考虑到不同模态之间的信息。传统的T^2和SPE统计量在多模态过程中可能无法实现这一目标。提出... 具有多模态特性的工业过程的数据分布呈现出与单模态过程不同的特性。在构造监控指标时,不仅要能够概括每个模态内部的数据统计特征,还要充分考虑到不同模态之间的信息。传统的T^2和SPE统计量在多模态过程中可能无法实现这一目标。提出了一种融合多模态统计信息的全局监控统计量,在贝叶斯推论的框架下,通过对每个模态的局部马氏距离赋予相应权重来实现对多模态数据的描述。通过多模态的连续反应搅拌釜(CSTH)仿真实验,验证了全局监控指标的有效性和灵敏性。 展开更多

关键词 多模态过程 监控指标 贝叶斯推论 CSTH过程

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基于最大均值差异的多模态过程过渡模态识别方法 被引量：2

8

作者 任超 阎高伟 +1 位作者 程兰 王芳 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期563-570,共8页

为了更好地揭示多模态过程的运行状态和数据分布变化规律,提高后续建模精度,提出基于最大均值差异(MMD)的多模态过程的过渡模态识别方法.引入滑动窗口对数据进行切割,使用最大均值差异对多模态过程数据的分布差异进行度量,通过与稳定模... 为了更好地揭示多模态过程的运行状态和数据分布变化规律,提高后续建模精度,提出基于最大均值差异(MMD)的多模态过程的过渡模态识别方法.引入滑动窗口对数据进行切割,使用最大均值差异对多模态过程数据的分布差异进行度量,通过与稳定模态阈值α比较区分过程数据的稳定模态和过渡模态.在过渡模态段内减小滑动窗口窗宽,利用过渡模态阈值β识别出过渡子模态.数值仿真实验的模态识别结果表明,所提方法可以准确检测出输入变量期望值的阶跃变化,实现对模态的准确识别.田纳西伊斯曼(TE)过程仿真数据实验表明,所提方法可以有效地划分出合理的模态,进而选择出分布最相近的历史模态建模,提高多模态过程的软测量建模精度. 展开更多

关键词 模态识别 多模态过程 最大均值差异 数据分布 滑动窗口

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基于全局和局部信息融合的SVM多模态过程故障检测 被引量：1

9

作者 郭金玉 李涛 李元 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第6期486-493,共8页

为了有效地提高支持向量机(SVM)对多模态过程的故障检测性能,提出一种基于全局和局部信息融合的SVM多模态过程故障检测方法。运用局部概率密度方法对多模态数据进行预处理,消除多模态数据对工业过程故障检测特性的影响。在密度空间,分... 为了有效地提高支持向量机(SVM)对多模态过程的故障检测性能,提出一种基于全局和局部信息融合的SVM多模态过程故障检测方法。运用局部概率密度方法对多模态数据进行预处理,消除多模态数据对工业过程故障检测特性的影响。在密度空间,分别运用主元分析(PCA)和局部保持投影(LPP)算法计算主元,提取数据的全局和局部信息,并将两者融合作为SVM的输入。运用正常和故障数据的全局和局部融合的信息训练SVM模型获得判别分类函数。建立模型之后,SVM能学习正常和故障数据的特性,从而将数据正确分类。将本方法运用于田纳西-伊斯曼多模态过程中,与传统PCA、LPP和SVM方法比较,实验结果进一步验证了本方法的有效性。 展开更多

关键词 局部概率密度 主元分析 局部保持投影 支持向量机 多模态过程 故障检测

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基于元学习的小样本多模态TE过程故障诊断

10

作者 杨青 华春丽 +2 位作者 朱美臣 吴东升 王笑臣 《沈阳理工大学学报》 CAS 2024年第2期52-57,共6页

为解决多模态TE过程在小样本条件下故障诊断精度低的问题,提出了一种基于深度最近邻神经网络(DN4)与压缩和激励(SE)模块结合的集合型故障诊断方法(SEDN4)。首先,使用小波包变换将多模态过程数据转换成二维图像,划分元学习任务;然后,由... 为解决多模态TE过程在小样本条件下故障诊断精度低的问题,提出了一种基于深度最近邻神经网络(DN4)与压缩和激励(SE)模块结合的集合型故障诊断方法(SEDN4)。首先,使用小波包变换将多模态过程数据转换成二维图像,划分元学习任务;然后,由嵌入网络进行局部特征提取,获得局部特征描述符;最后,使用k近邻搜索得到预测值。当新模态产生时,基于已有模型设计经验,在小样本条件下可快速得到新模态故障诊断模型。实验结果表明,本文方法在小样本条件下能够较好地实现多模态故障诊断,提高了故障诊断准确率,诊断效果较好。 展开更多

关键词 多模态TE过程 故障诊断 小样本学习 元学习

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基于改进主元分析DDPCA的滚动轴承过渡模态早期故障检测方法 被引量：1

11

作者 石怀涛 乔思康 +2 位作者 龙彦泽 蔡圣福 郭瑾 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期352-360,共9页

目的 提出一种深度差分主元分析方法用于滚动轴承早期故障检测,解决滚动轴承在运行过程中长期处于变转速等多模态工况,故障特征难以提取和划分的问题。方法 结合差分算法和深度分解原理的分段PCA故障检测方法,使用差分方法对原始数据进... 目的 提出一种深度差分主元分析方法用于滚动轴承早期故障检测,解决滚动轴承在运行过程中长期处于变转速等多模态工况,故障特征难以提取和划分的问题。方法 结合差分算法和深度分解原理的分段PCA故障检测方法,使用差分方法对原始数据进行处理,通过K-means聚类方法将具有相似变量特征的过渡模态数据划分成为相同过渡子模态;结合深度分解理论对每个过渡子模态建立故障检测模型,并通过机械故障综合模拟实验台收集的数据验证模型准确性。结果 随着分解阶数的增加,对过渡模态早期故障检测效果逐渐提升,对滚动轴承过渡子模态的划分越来越清晰,误报的情况也随着分解阶数的增加而逐渐减少;滚动轴承持续减速状态下外圈故障一阶分解检测的漏检率为17.2%,二阶分解检测的漏检率为8.6%,三阶分解检测的漏检率为6.6%。结论 笔者所提方法对过渡子模态进行多层分解,可以准确提取过渡子模态中的故障特征并建立分段检测模型,提高了过渡模态的滚动轴承早期故障检测的准确性。 展开更多

关键词 多模态过程 滚动轴承 早期故障检测 深度主元分析 差分算法

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加氢裂化过程软测量建模研究综述 被引量：4

12

作者 罗林 赵强 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2018年第1期66-73,共8页

加氢裂化是目前石油炼制工业中最为重要的原油再加工过程,也是重油轻质化、商品油生产的核心工艺之一。介绍了重油加氢裂化的监测过程,对加氢裂化过程软测量的背景和产生原因进行了分析。针对重油加氢裂化过程高精度控制和节能优化中存... 加氢裂化是目前石油炼制工业中最为重要的原油再加工过程,也是重油轻质化、商品油生产的核心工艺之一。介绍了重油加氢裂化的监测过程,对加氢裂化过程软测量的背景和产生原因进行了分析。针对重油加氢裂化过程高精度控制和节能优化中存在的三个关键问题进行综述,主要包括:系统多变量、非线性导致的多特征尺度问题;加氢裂化过程具有多个稳定工作点、非概率输出难以指导生产的问题;工艺过程易受缺失样本和离群样本因素的干扰。 展开更多

关键词 加氢裂化过程 多模态过程监测 概率性软测量

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基于局部近邻标准化和主多项式算法的故障检测 被引量：3

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作者 李元 杨东昇 +1 位作者 冯立伟 张成 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第3期76-83,共8页

针对工业过程的非线性和多模态特征,提出了一种基于局部近邻标准化(local neighborhood standard ization,LNS)和主多项式分析(principal polynomial analysis,PPA)结合的故障检测算法。首先,将样本数据通过局部近邻标准化(local neighb... 针对工业过程的非线性和多模态特征,提出了一种基于局部近邻标准化(local neighborhood standard ization,LNS)和主多项式分析(principal polynomial analysis,PPA)结合的故障检测算法。首先,将样本数据通过局部近邻标准化(local neighbor standardization,LNS)算法,对每个样本构建k近邻数据集;然后应用k近邻数据集的均值和方差对当前样本进行标准化处理;最后使用PPA对已经标准化处理后的样本建模,计算出T 2和SPE统计量,并确定控制限进行故障检测。LNS算法能够去除数据中的多模态特征,而PPA算法能够有效的处理非线性数据,因此LNS-PPA方法能够提高具有多模态非线性特征的工业过程故障检测能力。将该方法应用于多模态非线性数值例子和田纳西伊斯曼(TE)化工过程,并将测试结果与主元分析法(principal component analysis,PCA)、主多项式分析法进行对比,其结果能够有效验证LNS-PPA的优越性。 展开更多

关键词 故障检测 非线性过程 多模态过程 过程监控 主多项式分析

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