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基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测
被引量：
11
1
作者
郭金玉
仲璐璐
李元
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第1期123-126,共4页
针对工业过程数据存在的非高斯和多模态特性,提出一种基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测方法。该方法将统计模量分析的方法应用到间歇过程训练数据集中,计算统计过程变量的均值和方差,将不等长的批次变成等长的统计量,保证统计...
针对工业过程数据存在的非高斯和多模态特性,提出一种基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测方法。该方法将统计模量分析的方法应用到间歇过程训练数据集中,计算统计过程变量的均值和方差,将不等长的批次变成等长的统计量,保证统计模量近似服从高斯分布;然后运用差分算法使多模态变为单模态;最后运用LPP算法进行降维和特征提取,计算样本的T^2统计量,并利用核密度估计确定控制限。对于新来的测试样本数据统计差分处理后,向LPP模型上进行投影,计算新数据的T^2统计量并与控制限比较进行故障检测。最后通过半导体过程数据的仿真结果表明,该算法的故障检测效果最好,验证了所提方法的有效性。
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关键词
多模态间歇过程
统计模量分析
差分算法
局部保持投影算法
故障检测
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职称材料
局部近邻标准化偏最小二乘的多模态间歇过程故障检测
被引量：
8
2
作者
李元
马雨含
+1 位作者
张成
冯立伟
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1109-1117,共9页
本文针对多模态间歇过程数据多中心和模态方差差异明显的问题,提出了一种基于局部近邻标准化偏最小二乘方法.首先,采用统计模量方法处理间歇过程数据,再利用局部近邻标准化方法将统计模量后的训练数据进行高斯化处理,建立偏最小二乘监...
本文针对多模态间歇过程数据多中心和模态方差差异明显的问题,提出了一种基于局部近邻标准化偏最小二乘方法.首先,采用统计模量方法处理间歇过程数据,再利用局部近邻标准化方法将统计模量后的训练数据进行高斯化处理,建立偏最小二乘监控模型,确定控制限;然后,同样对统计模量后的测试数据进行局部近邻标准化处理,再计算测试数据的高斯偏最小二乘监控指标,进行过程监视及故障检测.最后,通过数值实例和青霉素发酵过程验证方法有效性.实验结果表明所提方法解决了故障样本近邻集跨模态问题,对多模态数据具有更好的故障检测能力.
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关键词
局部近邻标准化
偏最小二乘
多模态间歇过程
故障检测
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职称材料
题名
基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测
被引量：
11
1
作者
郭金玉
仲璐璐
李元
机构
沈阳化工大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第1期123-126,共4页
基金
国家自然科学基金重大资助项目(61490701)
国家自然科学基金资助项目(61174119
+4 种基金
61673279)
辽宁省教育厅重点实验室项目(LZ2015059)
辽宁省教育厅资助项目(L2016007
L2015432)
辽宁省自然科学基金资助项目(201602584)
文摘
针对工业过程数据存在的非高斯和多模态特性,提出一种基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测方法。该方法将统计模量分析的方法应用到间歇过程训练数据集中,计算统计过程变量的均值和方差,将不等长的批次变成等长的统计量,保证统计模量近似服从高斯分布;然后运用差分算法使多模态变为单模态;最后运用LPP算法进行降维和特征提取,计算样本的T^2统计量,并利用核密度估计确定控制限。对于新来的测试样本数据统计差分处理后,向LPP模型上进行投影,计算新数据的T^2统计量并与控制限比较进行故障检测。最后通过半导体过程数据的仿真结果表明,该算法的故障检测效果最好,验证了所提方法的有效性。
关键词
多模态间歇过程
统计模量分析
差分算法
局部保持投影算法
故障检测
Keywords
multi-mode batch process
statistics pattern analysis
difference algorithm
locality preserving projections algorithm
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
局部近邻标准化偏最小二乘的多模态间歇过程故障检测
被引量：
8
2
作者
李元
马雨含
张成
冯立伟
机构
沈阳化工大学信息工程学院
沈阳化工大学数理系
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1109-1117,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61490701,61673279)资助.
文摘
本文针对多模态间歇过程数据多中心和模态方差差异明显的问题,提出了一种基于局部近邻标准化偏最小二乘方法.首先,采用统计模量方法处理间歇过程数据,再利用局部近邻标准化方法将统计模量后的训练数据进行高斯化处理,建立偏最小二乘监控模型,确定控制限;然后,同样对统计模量后的测试数据进行局部近邻标准化处理,再计算测试数据的高斯偏最小二乘监控指标,进行过程监视及故障检测.最后,通过数值实例和青霉素发酵过程验证方法有效性.实验结果表明所提方法解决了故障样本近邻集跨模态问题,对多模态数据具有更好的故障检测能力.
关键词
局部近邻标准化
偏最小二乘
多模态间歇过程
故障检测
Keywords
local neighborhood standardization
partial least squares
multi-modal batch process
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]
O241.5 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测
郭金玉
仲璐璐
李元
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
11
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职称材料
2
局部近邻标准化偏最小二乘的多模态间歇过程故障检测
李元
马雨含
张成
冯立伟
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
8
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