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局部时差约束邻域保持嵌入算法在故障检测中的应用被引量：1: 1; 作者王琨侍洪波 +2 位作者谭帅宋冰陶阳《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期3109-3119,共11页; 传统的邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)算法通过k近邻(k-nearest neighbors,k-NN)方法选择邻域进行重构来实现降维。但在实际工业过程中采集的样本具有时序相关性,仅仅通过欧氏距离选择近邻样本不能充分反映数据... 展开更多; 关键词过程控制过程系统动态建模邻域保持嵌入算法邻域选择故障检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法被引量：2: 2; 作者刘韵佳赵荣珍王雪冬《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第21期2552-2556,共5页; 针对转子故障特征数据集降维问题,提出一种基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法——Schur-ONPE降维方法。该方法首先应用小波包分解提取不同频带内的能量以组成故障特征值集合,然后运用Schur分解和ONPE算法将高维... 展开更多; 关键词故障诊断数据降维 SCHUR分解正交邻域保持嵌入算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进LNS和邻域保持嵌入算法的研究被引量：3: 3; 作者李元黄莹莹《计算机应用与软件》北大核心 2021年第2期250-257,共8页; 传统邻域保持嵌入算法(Neighbor Preserving Embedding,NPE)对具有多中心、方差差异明显特性的高维数据的降维处理效果并不好,因此提出一种改进LNS和邻域保持嵌入算法(Modified Local Neighbor Standardization-Neighbor Preserving Emb... 展开更多; 关键词改进LNS算法邻域保持嵌入算法青霉素发酵多模态故障检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LSNPE算法的化工过程故障检测被引量：24: 4; 作者宋冰马玉鑫 +1 位作者方永锋侍洪波《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期620-627,共8页; 复杂化工过程通常具有多个操作模态,而且采集的数据不服从单一的高斯或非高斯分布。针对化工过程的多模态和复杂数据分布问题,将局部标准化(local standardized,LS)策略应用于邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)算法... 展开更多; 关键词局部标准化邻域保持嵌入算法局部离群因子多模态过程系统监控模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进KNPE算法的化工过程故障检测被引量：4: 5; 作者李军祥李春阳夏丽莎《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第5期1459-1462,共4页; 核邻域保持嵌入(KNPE)算法能够较好地在非线性空间中进行故障检测,但高斯核函数仅对数据的局部空间有较强学习能力,泛化能力较差。针对上述问题,在高斯核函数的基础上,引入泛化能力较强的多项式核函数与其进行线性加权组合,提出基于组... 展开更多; 关键词化工生产组合核函数核邻域保持嵌入算法故障检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

KNPE算法在化工过程故障检测中的应用被引量：3: 6; 作者李春阳夏丽莎李军祥《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第1期92-97,共6页; 化工生产过程具有维数高、非线性强等特点。针对传统的邻域保持嵌入(NPE)算法对非线性数据特征提取不足的缺陷,引入高斯核函数,将数据由非线性的输入空间转换到线性的特征空间。核邻域保持嵌入(KNPE)算法在构建局部空间特征结构的基础上... 展开更多; 关键词化工故障流形学习核邻域保持嵌入算法故障检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法: 7; 作者惠永永赵小强《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第6期107-111,共5页; 间歇过程数据包含表征过程变化的相关信息和非相关信息,并且呈现高斯与非高斯的多分布等特点.为了更加充分地提取数据的有用信息和处理数据的非高斯性等问题,实现有效的过程监控,提出一种基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法.首先运用... 展开更多; 关键词间歇过程过程监控多向邻域保持嵌入(MNPE)算法支持向量数据描述(SVDD); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GLRGMM的间歇过程在线监控策略: 8; 作者赵小强周文伟《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第1期127-130,152,共5页; 针对间歇过程的非线性和动态性,提出了全局—局部正则化高斯混合模型(GLRGMM)算法。首先引入邻域保持嵌入算法提取局部流形结构,通过寻求一种低维投影对非线性过程进行全局结构保持,同时最大限度地保留局部流形特征;然后通过对高斯混合... 展开更多; 关键词间歇过程在线监控动态特性邻域保持嵌入算法高斯混合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名局部时差约束邻域保持嵌入算法在故障检测中的应用被引量：1: 1; 作者王琨侍洪波谭帅宋冰陶阳; 机构华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室; 出处《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期3109-3119,共11页; 基金国家重点研发计划项目(2020YFC1522502,2020YFC1522505) 国家自然科学基金项目(62073140,62073141,62103149) +1 种基金上海市自然科学基金项目(19ZR1473200)。; 文摘传统的邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)算法通过k近邻(k-nearest neighbors,k-NN)方法选择邻域进行重构来实现降维。但在实际工业过程中采集的样本具有时序相关性,仅仅通过欧氏距离选择近邻样本不能充分反映数据中包含的信息,从而影响检测效果。因此,提出一种局部时差约束邻域保持嵌入(local time difference constrained neighborhood preserving embedding,LTDCNPE)算法,充分考虑样本间的时间和空间关系,从而建立准确的故障检测模型。首先,该算法在固定尺度的时间窗内,根据样本的时序关系和空间特征挑选出邻域。其次,利用样本间的时间差异为邻域样本进行加权,使数据特征保留了高维空间的局部结构。然后,对降维后得到的主元空间和残差空间构建T和SPE统计量并确定控制限。最后,通过数值例子和Tennessee Eastman(TE)过程仿真验证LTDCNPE算法的有效性。; 关键词过程控制过程系统动态建模邻域保持嵌入算法邻域选择故障检测; Keywords process control process systems dynamic modeling neighborhood preserving embedding algorithm neighborhood selection 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法被引量：2: 2; 作者刘韵佳赵荣珍王雪冬; 机构兰州理工大学机电工程学院; 出处《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第21期2552-2556,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(51675253); 文摘针对转子故障特征数据集降维问题,提出一种基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法——Schur-ONPE降维方法。该方法首先应用小波包分解提取不同频带内的能量以组成故障特征值集合,然后运用Schur分解和ONPE算法将高维特征集向低维投影,使降维后类内散度最小化及类间分离度最大化,最后将降维后得到的低维特征集输入K近邻分类器进行模式识别。通过双跨转子试验台的故障特征数据集进行验证,结果表明该方法能够有效地解决转子故障特征集的降维问题。; 关键词故障诊断数据降维 SCHUR分解正交邻域保持嵌入算法; Keywords fault diagnosis data dimension reduction Schur decomposition orthogonal neighborhood preserving embedding(ONPE)algorithm; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进LNS和邻域保持嵌入算法的研究被引量：3: 3; 作者李元黄莹莹; 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 2021年第2期250-257,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61673279) 国家自然科学基金重大项目(61490701) +1 种基金辽宁省科学事业公益研究基金项目(2016001006)。; 文摘传统邻域保持嵌入算法(Neighbor Preserving Embedding,NPE)对具有多中心、方差差异明显特性的高维数据的降维处理效果并不好,因此提出一种改进LNS和邻域保持嵌入算法(Modified Local Neighbor Standardization-Neighbor Preserving Embedding,MLNS-NPE),并应用于故障诊断中。利用MLNS算法对数据进行处理,对处理后的数据进行NPE算法建模。在数值例子和青霉素发酵过程中应用该算法与传统NPE算法、核邻域保持嵌入算法(KNPE)、KNN算法比较,结果表明,采用该算法后,数据多中心和模态差异消除,为后续NPE算法的应用提供先决条件,同时相比其他算法故障检测率最高,提高了NPE算法对多模态数据的检测能力。; 关键词改进LNS算法邻域保持嵌入算法青霉素发酵多模态故障检测; Keywords Modified LNS algorithm Neighborhood preserving embedding algorithm Penicillin fermentation Multimodal Fault detect; 分类号 TP2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LSNPE算法的化工过程故障检测被引量：24: 4; 作者宋冰马玉鑫方永锋侍洪波; 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; 出处《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期620-627,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61374140)~~; 文摘复杂化工过程通常具有多个操作模态,而且采集的数据不服从单一的高斯或非高斯分布。针对化工过程的多模态和复杂数据分布问题,将局部标准化(local standardized,LS)策略应用于邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)算法,提出了一种新的基于局部标准化邻域保持嵌入(local standardized neighborhood preserving embedding,LSNPE)算法的故障检测方法。首先,使用LSNPE算法提取高维数据的低维子流形,进行维数约减,同时保持邻域结构不变。其次,通过特征空间中样本的局部离群因子(local outlier factor,LOF)构造监控统计量并确定其控制限。相较于监控多模态化工过程的多模型策略,提出的LSNPE方法不需要过程先验知识的支持,只需建立一个全局的监控模型。最后,通过数值仿真及Tennessee Eastman(TE)过程仿真研究验证了本文提出方法的有效性。; 关键词局部标准化邻域保持嵌入算法局部离群因子多模态过程系统监控模型; Keywords local standardized neighborhood preserving embedding algorithm local outlier factor multiple operating modes process system monitoring model; 分类号 TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进KNPE算法的化工过程故障检测被引量：4: 5; 作者李军祥李春阳夏丽莎; 机构上海理工大学管理学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第5期1459-1462,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(71572113,71432007,71871144) 国家自然科学基金匹配项目(1P16303003,2019KJFZ048,2018KJFZ035) 上海理工大学大学生创新训练计划项目(XJ2020135,XJ2020144,XJ2020148,XJ2020177)。; 文摘核邻域保持嵌入(KNPE)算法能够较好地在非线性空间中进行故障检测,但高斯核函数仅对数据的局部空间有较强学习能力,泛化能力较差。针对上述问题,在高斯核函数的基础上,引入泛化能力较强的多项式核函数与其进行线性加权组合,提出基于组合核函数的邻域保持嵌入(CKNPE)算法。该算法在注重数据局部学习能力的同时增强了外推、预测能力,更多地保留了原始数据的特征信息。通过田纳西—伊斯曼(TE)仿真实验,与CKPCA、CMKPCA算法进行横向比较,并与NPE、KNPE算法进行纵向比较,证明了CKNPE算法对非线性故障检测的优越性。; 关键词化工生产组合核函数核邻域保持嵌入算法故障检测; Keywords chemical production combined kernel function kernel neighborhood preserving embedding 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名KNPE算法在化工过程故障检测中的应用被引量：3: 6; 作者李春阳夏丽莎李军祥; 机构上海理工大学管理学院; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第1期92-97,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(71572113,71432007,71871144) 国家自然科学基金匹配项目(1P16303003,2019KJFZ048,2018KJFZ035) 上海理工大学大学生创新训练计划项目(XJ2019156); 文摘化工生产过程具有维数高、非线性强等特点。针对传统的邻域保持嵌入(NPE)算法对非线性数据特征提取不足的缺陷,引入高斯核函数,将数据由非线性的输入空间转换到线性的特征空间。核邻域保持嵌入(KNPE)算法在构建局部空间特征结构的基础上,能够更好地提取数据的非线性结构。通过以田纳西-伊斯曼(TE)仿真过程为例,构造T2和SPE统计量进行故障检测,证明了KNPE方法比NPE和KPCA方法能够更快更准确的检测出非线性故障的发生。; 关键词化工故障流形学习核邻域保持嵌入算法故障检测; Keywords Chemical failure manifold learning kernel neighborhood preserving embedding algorithms 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法: 7; 作者惠永永赵小强; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院; 出处《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第6期107-111,共5页; 基金国家自然科学基金(61763029) 甘肃省自然科学基金(1610RJZA016); 文摘间歇过程数据包含表征过程变化的相关信息和非相关信息,并且呈现高斯与非高斯的多分布等特点.为了更加充分地提取数据的有用信息和处理数据的非高斯性等问题,实现有效的过程监控,提出一种基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法.首先运用多向邻域保持嵌入(MNPE)算法来提取低维子流形以实现降维;再使用概率权值策略来提取表征过程变化的相关信息,通过Greedy方法提取低维子流形的特征样本;最后以支持向量数据描述(SVDD)方法建立监控模型进行监控.通过青霉素发酵过程仿真平台验证了所提算法的有效性.; 关键词间歇过程过程监控多向邻域保持嵌入(MNPE)算法支持向量数据描述(SVDD); Keywords batch process process monitoring multiway neighborhood preserving embedding(MNPE)algorithm support vector data description(SVDD); 分类号 TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GLRGMM的间歇过程在线监控策略: 8; 作者赵小强周文伟; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心甘肃省工业过程先进控制重点实验室; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第1期127-130,152,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61763029).; 文摘针对间歇过程的非线性和动态性,提出了全局—局部正则化高斯混合模型(GLRGMM)算法。首先引入邻域保持嵌入算法提取局部流形结构,通过寻求一种低维投影对非线性过程进行全局结构保持,同时最大限度地保留局部流形特征;然后通过对高斯混合模型引入正则项来在线监控更新高斯模型,获取非线性数据流形结构,解决数据动态性问题;最后集成全局—局部监控指标实现在线监控。通过青霉素发酵过程进行了验证,结果表明所提算法比DPCA、GLNPE具有更好的在线监控效果。; 关键词间歇过程在线监控动态特性邻域保持嵌入算法高斯混合模型; Keywords batch process online monitoring dynamic characteristic NPE GMM; 分类号 TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	局部时差约束邻域保持嵌入算法在故障检测中的应用	王琨侍洪波谭帅宋冰陶阳	《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法	刘韵佳赵荣珍王雪冬	《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进LNS和邻域保持嵌入算法的研究	李元黄莹莹	《计算机应用与软件》北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于LSNPE算法的化工过程故障检测	宋冰马玉鑫方永锋侍洪波	《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	24	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进KNPE算法的化工过程故障检测	李军祥李春阳夏丽莎	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	KNPE算法在化工过程故障检测中的应用	李春阳夏丽莎李军祥	《控制工程》 CSCD 北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法	惠永永赵小强	《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心	2018	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于GLRGMM的间歇过程在线监控策略	赵小强周文伟	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料