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基于统计模量分析间歇过程故障检测方法研究 被引量:41
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作者 张成 李元 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2103-2110,共8页
针对间歇生产过程非线性、动态性、多阶段、采样不同步等特点,提出一种基于统计模量分析的故障检测方法。间歇过程统计模量反映原始数据特征,可以有效提取过程的非线性特征,保证了统计模量近似服从高斯分布,并使采样数据在不丢失信息的... 针对间歇生产过程非线性、动态性、多阶段、采样不同步等特点,提出一种基于统计模量分析的故障检测方法。间歇过程统计模量反映原始数据特征,可以有效提取过程的非线性特征,保证了统计模量近似服从高斯分布,并使采样数据在不丢失信息的前提下同步化处理。在统计模量训练集中应用主元分析(PCA)方法进行故障检测,可以满足T2和SPE控制限确定的假设要求,使故障检测的准确性与可靠性得到提高。通过在盘尼西林发酵间歇过程中的应用和与多向主元分析(MPCA)、核主元分析(KPCA)等方法对比,验证了此方法的有效性。 展开更多
关键词 间歇过程 统计模量 主元分析 故障检测
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基于统计模量和局部近邻标准化的局部离群因子故障检测方法 被引量:12
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作者 冯立伟 张成 +1 位作者 李元 谢彦红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期965-970,共6页
针对多工况过程数据的批次不等长、中心漂移、工况结构不同等特点,提出基于统计模量和局部近邻标准化的局部离群因子故障检测方法(SP-LNS-LOF)。首先计算每个训练样本的统计模量;然后使用局部近邻集标准化统计模量,得到标准样本;最后计... 针对多工况过程数据的批次不等长、中心漂移、工况结构不同等特点,提出基于统计模量和局部近邻标准化的局部离群因子故障检测方法(SP-LNS-LOF)。首先计算每个训练样本的统计模量;然后使用局部近邻集标准化统计模量,得到标准样本;最后计算标准化样本的局部离群因子,并将其作为检测指标,将局部离群因子的分位点作为检测控制限,当在线样本的局部离群因子大于检测控制限时,判定其为故障;否则为正常。统计模量提取过程的主要信息,且消除批次不等长的影响;局部近邻标准化克服工况中心漂移和工况结构不同的困难;局部离群因子度量样本的相似度,实现故障样本和正常样本的分离。进行了半导体蚀刻过程故障检测仿真实验,实验结果表明SP-LNSLOF检测出了全部21个故障,比主元分析(PCA)、核主元分析(k PCA)、基于k近邻的故障检测(FD-k NN)、局部离群因子(LOF)方法具有更高的检测率。理论分析和仿真实验说明SP-LNS-LOF方法适用于多工况过程故障检测,具有较高的故障检测效率,能保证多工况生产过程的安全性。 展开更多
关键词 统计模量 局部近邻标准化 局部离群因子 多工况 半导体过程
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一种基于型腔压力统计模量的注塑成型质量监控方法 被引量:3
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作者 程鹏 黄志高 +1 位作者 张云 周华民 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期54-57,70,共5页
通过把型腔压力和统计模量分析(SPA)结合起来,提出了基于型腔压力统计模量的注塑成型质量监控方法。设计了模具温度不同的多个实验组,从其中一个组选取了训练批次并实施了组间监控。结果表明,该方法能够以95%以上的准确率监控模具温度... 通过把型腔压力和统计模量分析(SPA)结合起来,提出了基于型腔压力统计模量的注塑成型质量监控方法。设计了模具温度不同的多个实验组,从其中一个组选取了训练批次并实施了组间监控。结果表明,该方法能够以95%以上的准确率监控模具温度变化引起的±0.025 5 g以上的质量差异,从而验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 注塑成型 型腔压力 统计模量 质量监控
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基于统计模式分析的多变量连续过程故障检测 被引量:3
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作者 逄玉俊 李娜 +1 位作者 李元 张成 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第7期2060-2064,共5页
针对一些批处理过程中,如同步批轨迹处理和多峰分布等问题,提出了一种基于统计模量(statistics pattern analysis,SPA)分析连续过程的故障诊断方法。FD-SPA和MPCA的显著差别是前者的监测对象是批次变量的统计特征,而后者监控过程变量。M... 针对一些批处理过程中,如同步批轨迹处理和多峰分布等问题,提出了一种基于统计模量(statistics pattern analysis,SPA)分析连续过程的故障诊断方法。FD-SPA和MPCA的显著差别是前者的监测对象是批次变量的统计特征,而后者监控过程变量。MPCA通过分析过程变量的方差—协方差进行故障检测,在SPA中,既要统计过程变量的均值与方差,又要统计过程变量间的协方差结构、偏度、峭度、自相关和互相关性。提出了一种基于滑动窗口的统计模量方法监测非线性的连续过程,使故障检测的准确性与可靠性得到提高。通过在TE过程中与传统的MPCA和KNN方法对比,验证了此方法的有效性。 展开更多
关键词 连续过程 统计模量 多向主元分析 故障检测
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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
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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。 展开更多
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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Brittleness evaluation of gas-bearing coal based on statistical damage constitution model and energy evolution mechanism
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作者 XUE Yi WANG Lin-chao +5 位作者 LIU Yong RANJITH P G CAO Zheng-zheng SHI Xu-yang GAO Feng KONG Hai-ling 《Journal of Central South University》 2025年第2期566-581,共16页
Accurate assessment of coal brittleness is crucial in the design of coal seam drilling and underground coal mining operations.This study proposes a method for evaluating the brittleness of gas-bearing coal based on a ... Accurate assessment of coal brittleness is crucial in the design of coal seam drilling and underground coal mining operations.This study proposes a method for evaluating the brittleness of gas-bearing coal based on a statistical damage constitutive model and energy evolution mechanisms.Initially,integrating the principle of effective stress and the Hoek-Brown criterion,a statistical damage constitutive model for gas-bearing coal is established and validated through triaxial compression tests under different gas pressures to verify its accuracy and applicability.Subsequently,employing energy evolution mechanism,two energy characteristic parameters(elastic energy proportion and dissipated energy proportion)are analyzed.Based on the damage stress thresholds,the damage evolution characteristics of gas bearing coal were explored.Finally,by integrating energy characteristic parameters with damage parameters,a novel brittleness index is proposed.The results demonstrate that the theoretical curves derived from the statistical damage constitutive model closely align with the test curves,accurately reflecting the stress−strain characteristics of gas-bearing coal and revealing the stress drop and softening characteristics of coal in the post-peak stage.The shape parameter and scale parameter represent the brittleness and macroscopic strength of the coal,respectively.As gas pressure increases from 1 to 5 MPa,the shape parameter and the scale parameter decrease by 22.18%and 60.45%,respectively,indicating a reduction in both brittleness and strength of the coal.Parameters such as maximum damage rate and peak elastic energy storage limit positively correlate with coal brittleness.The brittleness index effectively captures the brittleness characteristics and reveals a decrease in brittleness and an increase in sensitivity to plastic deformation under higher gas pressure conditions. 展开更多
关键词 gas pressure statistical damage constitutive model energy evolution mechanism brittleness evaluation gas bearing coal
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基于SP-LNS-KNN的半导体生产过程故障检测方法研究 被引量:4
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作者 冯立伟 张成 +2 位作者 谢彦红 李元 逄玉俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第11期3307-3310,3314,共5页
半导体生产过程是典型的间歇过程,针对其过程数据的多模态、多阶段、模态结构不同和批次不等长等特点,提出了基于统计模量的局部近邻标准化和K近邻相结合的故障检测方法(SP-LNS-KNN)。首先计算样本的统计模量,其次对样本的统计模量使用... 半导体生产过程是典型的间歇过程,针对其过程数据的多模态、多阶段、模态结构不同和批次不等长等特点,提出了基于统计模量的局部近邻标准化和K近邻相结合的故障检测方法(SP-LNS-KNN)。首先计算样本的统计模量,其次对样本的统计模量使用其局部K近邻集进行标准化,最后计算样本与其前K近邻距离,得到平均累积距离D作为检测指标,进而对工业过程进行在线故障检测。统计模量保留了数据的主要信息,将二维样本数据简化为一维数据;局部近邻标准化可以有效降低中心漂移、模态结构差异明显的影响。SP-LNS-KNN不仅能够对大故障实现检测,并且能够提高对小模态的微弱故障的检测能力。使用SP-LNS-KNN对一个实际半导体生产过程数据进行故障检测实验,并将实验结果与PCA、KPCA、LOF和FD-KNN方法的结果进行对比分析,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 标准化 K近邻 多模态 故障检测 统计模量分析
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