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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
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
2
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。
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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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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
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
2
作者
冯立伟
张成
谢彦红
李元
逄玉俊
机构
沈阳化工大学数理系
沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第11期3307-3310,3314,共5页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(61490701
61673279)
+1 种基金
辽宁省教育厅基金资助一般项目(L2015432)
辽宁省自然科学基金资助项目(2015020164)
文摘
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。
关键词
标准化
K近邻
多模态
故障检测
统计模量分析
Keywords
standardization
K-nearest neighbor
multimode
fault detection
statistics pattern 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
操作
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
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SP-LNS-KNN的半导体生产过程故障检测方法研究
冯立伟
张成
谢彦红
李元
逄玉俊
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
4
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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