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基于局部邻域标准化策略的多工况过程故障检测
被引量：
3
1
作者
郭红杰
徐春玲
侍洪波
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期868-875,883,共9页
为满足实际工业过程中的生产需求,复杂的化工过程往往会包含多种运行模态,而且过程数据不再单一地服从高斯分布或非高斯分布.过程数据的多工况分布特性以及同一工况下数据分布的不确定性使得传统的多元统计方法无法得到满意结果.针对复...
为满足实际工业过程中的生产需求,复杂的化工过程往往会包含多种运行模态,而且过程数据不再单一地服从高斯分布或非高斯分布.过程数据的多工况分布特性以及同一工况下数据分布的不确定性使得传统的多元统计方法无法得到满意结果.针对复杂化工过程中多工况以及复杂数据分布的问题,提出一种基于局部邻域标准化策略(Local Neighborhood Standardization,LNS)的故障检测方法.首先,运用局部邻域标准化策略对历史数据集进行预处理,并充分考虑到邻域密度,再通过局部密度因子(Local Density Factor,LDF)构造监控统计量,进而对工业过程数据进行在线故障检测,最后通过数值例子和Tennessee Eastman(TE)过程验证本文方法的有效性.
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关键词
多工况过程监控
局部
密度因子
局部邻域标准化
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职称材料
基于局部邻域标准化和核主元分析的故障检测
被引量：
2
2
作者
曾静
李磊
李元
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第10期59-63,86,共6页
针对工业过程的多模态和非线性特性,提出一种基于局部邻域标准化(Local Nelghbor Standardization,LNS)和核主元分析(Kernel Principa Component Analysis,KPCA)相结合的故障检测方法(LNS-KPCA)。通过计算训练数据集中样本之间的距离来...
针对工业过程的多模态和非线性特性,提出一种基于局部邻域标准化(Local Nelghbor Standardization,LNS)和核主元分析(Kernel Principa Component Analysis,KPCA)相结合的故障检测方法(LNS-KPCA)。通过计算训练数据集中样本之间的距离来确定每一个样本的最近K近邻集合,然后利用该K个近邻集的均值和标准差对当前样本进行标准化处理,以消除过程数据的多分布特征,使得标准化后的数据服从或近似服从同一正态分布,结合核主元分析能够处理非线性过程的特征,在标准化后的数据集中应用KPCA确定T~2和SPE控制限进行故障检测。在非线性数值例子和青霉素发酵过程中进行了仿真研究,并与主元分析(Principal Component Analysis,PCA)、KPCA和K近邻故障检测(FD-KNN)等方法进行对比分析验证了该方法的有效性。
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关键词
局部邻域标准化
核主成分分析
青霉素发酵过程
故障检测
多模态
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职称材料
题名
基于局部邻域标准化策略的多工况过程故障检测
被引量：
3
1
作者
郭红杰
徐春玲
侍洪波
机构
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
上海市机械工业学校
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期868-875,883,共9页
基金
国家科学自然基金资助项目(61374140)
文摘
为满足实际工业过程中的生产需求,复杂的化工过程往往会包含多种运行模态,而且过程数据不再单一地服从高斯分布或非高斯分布.过程数据的多工况分布特性以及同一工况下数据分布的不确定性使得传统的多元统计方法无法得到满意结果.针对复杂化工过程中多工况以及复杂数据分布的问题,提出一种基于局部邻域标准化策略(Local Neighborhood Standardization,LNS)的故障检测方法.首先,运用局部邻域标准化策略对历史数据集进行预处理,并充分考虑到邻域密度,再通过局部密度因子(Local Density Factor,LDF)构造监控统计量,进而对工业过程数据进行在线故障检测,最后通过数值例子和Tennessee Eastman(TE)过程验证本文方法的有效性.
关键词
多工况过程监控
局部
密度因子
局部邻域标准化
Keywords
multimode process monitoring
local density factor
local neighborhood standardization
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
基于局部邻域标准化和核主元分析的故障检测
被引量：
2
2
作者
曾静
李磊
李元
机构
沈阳化工大学信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第10期59-63,86,共6页
基金
国家重点研发计划“制造基础技术与关键部件”重点专项(2018YFB2003704)
国家自然科学基金项目(61503257,61673279)。
文摘
针对工业过程的多模态和非线性特性,提出一种基于局部邻域标准化(Local Nelghbor Standardization,LNS)和核主元分析(Kernel Principa Component Analysis,KPCA)相结合的故障检测方法(LNS-KPCA)。通过计算训练数据集中样本之间的距离来确定每一个样本的最近K近邻集合,然后利用该K个近邻集的均值和标准差对当前样本进行标准化处理,以消除过程数据的多分布特征,使得标准化后的数据服从或近似服从同一正态分布,结合核主元分析能够处理非线性过程的特征,在标准化后的数据集中应用KPCA确定T~2和SPE控制限进行故障检测。在非线性数值例子和青霉素发酵过程中进行了仿真研究,并与主元分析(Principal Component Analysis,PCA)、KPCA和K近邻故障检测(FD-KNN)等方法进行对比分析验证了该方法的有效性。
关键词
局部邻域标准化
核主成分分析
青霉素发酵过程
故障检测
多模态
Keywords
Local neighbor standardization
Kernel principal component analysis
Penicillin fermentation process
Fault detection
Multi-modal
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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出处
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1
基于局部邻域标准化策略的多工况过程故障检测
郭红杰
徐春玲
侍洪波
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
在线阅读
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职称材料
2
基于局部邻域标准化和核主元分析的故障检测
曾静
李磊
李元
《计算机应用与软件》
北大核心
2022
2
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职称材料
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