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基于局部相对概率密度kNN的多模态过程故障检测?
被引量：
7
1
作者
郭金玉
刘玉超
李元
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期159-166,共8页
针对多模态过程数据方差差异明显的空间分布特点,提出一种基于局部相对概率密度k近邻(LRPD-kNN)的多模态过程故障检测方法。首先对训练数据进行标准化,计算训练数据的局部相对概率密度估计值,消除多模态数据的方差差异。然后,对预处理...
针对多模态过程数据方差差异明显的空间分布特点,提出一种基于局部相对概率密度k近邻(LRPD-kNN)的多模态过程故障检测方法。首先对训练数据进行标准化,计算训练数据的局部相对概率密度估计值,消除多模态数据的方差差异。然后,对预处理后的数据建立kNN模型,计算统计量和控制限。对于测试数据,计算与训练数据局部相对概率密度的欧式距离平方和,通过比较统计量与控制限进行多模态故障检测。将该方法应用到数值例子和半导体生产过程,仿真结果表明,提出的算法效果要优于PCA、kNN和局部离群因子(LOF)方法,说明算法在方差差异较大的多模态过程故障检测方面具有很高的准确性。
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关键词
多模态过程
故障检测
局部相对概率密度
KNN
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职称材料
基于LECA的多工况过程故障检测方法
被引量：
13
2
作者
钟娜
邓晓刚
徐莹
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期4929-4940,共12页
针对工业过程监控中的多工况复杂分布数据,提出一种基于局部熵成分分析(LECA)的故障检测方法。为处理数据的多模态分布问题,LECA首先采用KNN-Parzen窗方法估计变量的局部概率密度,进一步构造局部相对概率密度函数降低对窗参数选择的敏...
针对工业过程监控中的多工况复杂分布数据,提出一种基于局部熵成分分析(LECA)的故障检测方法。为处理数据的多模态分布问题,LECA首先采用KNN-Parzen窗方法估计变量的局部概率密度,进一步构造局部相对概率密度函数降低对窗参数选择的敏感性。为有效挖掘非高斯分布数据中的特征信息,利用信息熵理论计算过程数据的局部信息熵,并采用独立元分析(ICA)方法建立局部熵成分统计模型,实时检测过程故障。在数值例子和连续搅拌反应釜(CSTR)上的仿真结果表明,该方法在故障检测过程中能够获得较好的监控性能。
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关键词
故障检测
多工况过程
局部相对概率密度
估计
信息熵
独立元分析算法
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职称材料
题名
基于局部相对概率密度kNN的多模态过程故障检测?
被引量：
7
1
作者
郭金玉
刘玉超
李元
机构
沈阳化工大学信息工程学院
出处
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期159-166,共8页
基金
国家自然科学基金重大项目(61490701)
国家自然科学基金(61673279)
+3 种基金
辽宁省教育厅重点实验室项目(LZ2015059)
辽宁省教育厅项目(L2016007
L2015432)
辽宁省自然科学基金(201602584)
文摘
针对多模态过程数据方差差异明显的空间分布特点,提出一种基于局部相对概率密度k近邻(LRPD-kNN)的多模态过程故障检测方法。首先对训练数据进行标准化,计算训练数据的局部相对概率密度估计值,消除多模态数据的方差差异。然后,对预处理后的数据建立kNN模型,计算统计量和控制限。对于测试数据,计算与训练数据局部相对概率密度的欧式距离平方和,通过比较统计量与控制限进行多模态故障检测。将该方法应用到数值例子和半导体生产过程,仿真结果表明,提出的算法效果要优于PCA、kNN和局部离群因子(LOF)方法,说明算法在方差差异较大的多模态过程故障检测方面具有很高的准确性。
关键词
多模态过程
故障检测
局部相对概率密度
KNN
Keywords
multimodal process
fault detection
local relative probability density
kNN
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
基于LECA的多工况过程故障检测方法
被引量：
13
2
作者
钟娜
邓晓刚
徐莹
机构
中国石油大学(华东)信息与控制工程学院
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期4929-4940,共12页
基金
国家自然科学基金项目(61273160
61403418)
山东省自然科学基金项目(ZR2014FL016)~~
文摘
针对工业过程监控中的多工况复杂分布数据,提出一种基于局部熵成分分析(LECA)的故障检测方法。为处理数据的多模态分布问题,LECA首先采用KNN-Parzen窗方法估计变量的局部概率密度,进一步构造局部相对概率密度函数降低对窗参数选择的敏感性。为有效挖掘非高斯分布数据中的特征信息,利用信息熵理论计算过程数据的局部信息熵,并采用独立元分析(ICA)方法建立局部熵成分统计模型,实时检测过程故障。在数值例子和连续搅拌反应釜(CSTR)上的仿真结果表明,该方法在故障检测过程中能够获得较好的监控性能。
关键词
故障检测
多工况过程
局部相对概率密度
估计
信息熵
独立元分析算法
Keywords
fault detection
multimode process
local relative density estimate
information entropy
independent component analysis
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
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1
基于局部相对概率密度kNN的多模态过程故障检测?
郭金玉
刘玉超
李元
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
在线阅读
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职称材料
2
基于LECA的多工况过程故障检测方法
钟娜
邓晓刚
徐莹
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
13
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职称材料
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