针对基于动态主元分析的故障检测方法存在的主元个数较多以及计算效率低等问题,本文提出基于混合动态主元分析(Hybrid Dynamic Principal Component Analysis,HDP-CA)的复杂过程故障检测方法。该方法采用分步策略消除数据之间的自相关...针对基于动态主元分析的故障检测方法存在的主元个数较多以及计算效率低等问题,本文提出基于混合动态主元分析(Hybrid Dynamic Principal Component Analysis,HDP-CA)的复杂过程故障检测方法。该方法采用分步策略消除数据之间的自相关和互相关性,提高了故障检测的精度和效率。对TE过程典型故障和热连轧过程中断带故障检测结果表明:HDPCA方法提取的主元个数少于DPCA方法提取的主元个数。并且,基于HDPCA的T2和SPE统计量的检测性能和检测精度都由于基于DPCA的统计量。因此,本文提出的方法可以准确有效地检测出故障。展开更多
k近邻故障检测(fault detection based on k nearest neighbors,FD–k NN)方法能够提高具有非线性和多模态特征过程的故障检测率.由于系统故障通常由潜隐变量异常变化引起,而该类型故障并不能被观测数据直观表现,因此直接在观测变量上执...k近邻故障检测(fault detection based on k nearest neighbors,FD–k NN)方法能够提高具有非线性和多模态特征过程的故障检测率.由于系统故障通常由潜隐变量异常变化引起,而该类型故障并不能被观测数据直观表现,因此直接在观测变量上执行FD–k NN方法,其故障检测率降低.本文旨在提高FD–k NN方法针对潜隐变量故障的检测能力,提出基于独立元的k近邻故障检测方法.首先,通过对观测数据应用独立元分析(independent component analysis,ICA)方法,获得独立元矩阵;接下来在独立元矩阵中应用FD–k NN方法进行故障检测.这等同于直接监控过程潜隐变量的变化,可以提高过程故障检测率.通过非线性实例仿真实验,证明本文方法检测潜隐变量故障是有效的;同时,在半导体蚀刻工艺过程的仿真实验中,与主元分析(principal component analysis,PCA)方法、核主元分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法、基于主元分析的k近邻故障检测(principal component–based k nearest neighbor rule for fault detection,PC–k NN)方法和FD–k NN方法进行对比,实验结果进一步验证了本文方法的有效性.展开更多
文摘针对基于动态主元分析的故障检测方法存在的主元个数较多以及计算效率低等问题,本文提出基于混合动态主元分析(Hybrid Dynamic Principal Component Analysis,HDP-CA)的复杂过程故障检测方法。该方法采用分步策略消除数据之间的自相关和互相关性,提高了故障检测的精度和效率。对TE过程典型故障和热连轧过程中断带故障检测结果表明:HDPCA方法提取的主元个数少于DPCA方法提取的主元个数。并且,基于HDPCA的T2和SPE统计量的检测性能和检测精度都由于基于DPCA的统计量。因此,本文提出的方法可以准确有效地检测出故障。
文摘k近邻故障检测(fault detection based on k nearest neighbors,FD–k NN)方法能够提高具有非线性和多模态特征过程的故障检测率.由于系统故障通常由潜隐变量异常变化引起,而该类型故障并不能被观测数据直观表现,因此直接在观测变量上执行FD–k NN方法,其故障检测率降低.本文旨在提高FD–k NN方法针对潜隐变量故障的检测能力,提出基于独立元的k近邻故障检测方法.首先,通过对观测数据应用独立元分析(independent component analysis,ICA)方法,获得独立元矩阵;接下来在独立元矩阵中应用FD–k NN方法进行故障检测.这等同于直接监控过程潜隐变量的变化,可以提高过程故障检测率.通过非线性实例仿真实验,证明本文方法检测潜隐变量故障是有效的;同时,在半导体蚀刻工艺过程的仿真实验中,与主元分析(principal component analysis,PCA)方法、核主元分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法、基于主元分析的k近邻故障检测(principal component–based k nearest neighbor rule for fault detection,PC–k NN)方法和FD–k NN方法进行对比,实验结果进一步验证了本文方法的有效性.
