针对传统核主元分析(KPCA)方法难以有效检测微小故障的问题,提出一种基于双层局部核主元分析(double-level local kernel principal component analysis,DLKPCA)的非线性过程微小故障检测方法。该方法从变量和样本两个角度来挖掘数据内...针对传统核主元分析(KPCA)方法难以有效检测微小故障的问题,提出一种基于双层局部核主元分析(double-level local kernel principal component analysis,DLKPCA)的非线性过程微小故障检测方法。该方法从变量和样本两个角度来挖掘数据内部的局部信息,以提高故障检测能力。首先,利用变量分块思想,基于不同变量与核主元之间互信息相关度的相似性,将所有过程变量划分多个局部变量块。然后,构建基于得分向量和特征值的残差函数以挖掘样本局部信息。最后利用贝叶斯融合策略对各块的结果进行融合。在田纳西-伊斯曼基准过程的仿真结果表明,在微小故障检测方面,本文所提方法具有比传统KPCA方法更好的故障检测性能。展开更多
文摘针对传统核主元分析(KPCA)方法难以有效检测微小故障的问题,提出一种基于双层局部核主元分析(double-level local kernel principal component analysis,DLKPCA)的非线性过程微小故障检测方法。该方法从变量和样本两个角度来挖掘数据内部的局部信息,以提高故障检测能力。首先,利用变量分块思想,基于不同变量与核主元之间互信息相关度的相似性,将所有过程变量划分多个局部变量块。然后,构建基于得分向量和特征值的残差函数以挖掘样本局部信息。最后利用贝叶斯融合策略对各块的结果进行融合。在田纳西-伊斯曼基准过程的仿真结果表明,在微小故障检测方面,本文所提方法具有比传统KPCA方法更好的故障检测性能。
基金supported by the US National Science Foundation(DMS-1007874,SES-1024080 and SES1260806)the Natural Science Foundation of China(11271136)Chinese 111 Project(B14019)
