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基于KPCA-MVU的噪声非线性过程故障检测方法
被引量：
10
1
作者
陈如清
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期2673-2680,共8页
实际化工过程监控数据具有非线性特征且易受随机噪声影响。将核主元分析(KPCA)方法与最大方差展开(MVU)特征提取算法相结合,提出一种基于KPCA-MVU的噪声环境下非线性过程故障检测新方法。改进算法在对非线性噪声数据的降维过程中,首先...
实际化工过程监控数据具有非线性特征且易受随机噪声影响。将核主元分析(KPCA)方法与最大方差展开(MVU)特征提取算法相结合,提出一种基于KPCA-MVU的噪声环境下非线性过程故障检测新方法。改进算法在对非线性噪声数据的降维过程中,首先对各样本点的邻域范围采用局部KPCA方法识别并剔除过程数据的噪声,再提取输入数据空间中的非线性主元;其次,在保持近邻点间欧式距离不变的前提下,MVU通过旋转平移等变换在低维特征空间中展开高维数据流形的同时保持数据的全局几何结构。噪声环境下TE过程的仿真分析和丙烯腈聚合过程的实验研究结果表明,基于改进方法构建的过程故障检测模型可有效改善基本MVU和KPCA方法对非线性噪声数据的特征提取性能,有效增强了对噪声的鲁棒性。
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关键词
最大方差展开
核主元分析
非线性噪声数据
故障检测
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职称材料
基于通勤时间距离的LE污水处理过程故障检测方法
被引量：
2
2
作者
陈如清
李嘉春
俞金寿
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期657-665,共9页
污水处理过程的性能监测与故障诊断,对于保障污水处理过程正常运行及保证出水质量达标具有重要意义.针对污水处理过程数据具有非线性、不确定性及且易受随机噪声影响等特征,提出了一种新的基于通勤时间距离的LE流形学习算法实现对复杂...
污水处理过程的性能监测与故障诊断,对于保障污水处理过程正常运行及保证出水质量达标具有重要意义.针对污水处理过程数据具有非线性、不确定性及且易受随机噪声影响等特征,提出了一种新的基于通勤时间距离的LE流形学习算法实现对复杂过程数据的特征提取.改进算法采用通勤时间距离方式进行样本间的相似度衡量并构造邻域图,理论分析和仿真测试表明改进算法可有效克服基本LE算法的邻域参数敏感问题并提高了算法的鲁棒性.将基于通勤时间距离的LE流形学习算法用于污水处理过程故障检测建模,在低维流形子空间构造综合统计量进行过程监测.应用结果表明,与基于PCA方法和LE方法的故障检测模型相比,基于改进算法的故障检测模型可及时探测故障的发生,具有较低的故障漏报率和故障误报率.为污水处理等复杂工业过程的故障监测提供了一种可行的解决方案.
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关键词
污水生化处理过程
故障检测建模
通勤时间距离
非线性噪声数据
LE算法
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职称材料
题名
基于KPCA-MVU的噪声非线性过程故障检测方法
被引量：
10
1
作者
陈如清
机构
嘉兴学院机电工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期2673-2680,共8页
基金
浙江省自然科学基金资助项目(LQ12F03007)
文摘
实际化工过程监控数据具有非线性特征且易受随机噪声影响。将核主元分析(KPCA)方法与最大方差展开(MVU)特征提取算法相结合,提出一种基于KPCA-MVU的噪声环境下非线性过程故障检测新方法。改进算法在对非线性噪声数据的降维过程中,首先对各样本点的邻域范围采用局部KPCA方法识别并剔除过程数据的噪声,再提取输入数据空间中的非线性主元;其次,在保持近邻点间欧式距离不变的前提下,MVU通过旋转平移等变换在低维特征空间中展开高维数据流形的同时保持数据的全局几何结构。噪声环境下TE过程的仿真分析和丙烯腈聚合过程的实验研究结果表明,基于改进方法构建的过程故障检测模型可有效改善基本MVU和KPCA方法对非线性噪声数据的特征提取性能,有效增强了对噪声的鲁棒性。
关键词
最大方差展开
核主元分析
非线性噪声数据
故障检测
Keywords
MVU
KPCA
nonlinear noisy data
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]
TH865 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
基于通勤时间距离的LE污水处理过程故障检测方法
被引量：
2
2
作者
陈如清
李嘉春
俞金寿
机构
嘉兴学院机电工程学院
嘉兴学院数理与信息工程学院
华东理工大学自动化研究所
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期657-665,共9页
基金
浙江省基础公益研究计划项目(LGG18F030011)
国家自然科学基金资助项目(61603154)
文摘
污水处理过程的性能监测与故障诊断,对于保障污水处理过程正常运行及保证出水质量达标具有重要意义.针对污水处理过程数据具有非线性、不确定性及且易受随机噪声影响等特征,提出了一种新的基于通勤时间距离的LE流形学习算法实现对复杂过程数据的特征提取.改进算法采用通勤时间距离方式进行样本间的相似度衡量并构造邻域图,理论分析和仿真测试表明改进算法可有效克服基本LE算法的邻域参数敏感问题并提高了算法的鲁棒性.将基于通勤时间距离的LE流形学习算法用于污水处理过程故障检测建模,在低维流形子空间构造综合统计量进行过程监测.应用结果表明,与基于PCA方法和LE方法的故障检测模型相比,基于改进算法的故障检测模型可及时探测故障的发生,具有较低的故障漏报率和故障误报率.为污水处理等复杂工业过程的故障监测提供了一种可行的解决方案.
关键词
污水生化处理过程
故障检测建模
通勤时间距离
非线性噪声数据
LE算法
Keywords
wastewater biological treatment process
fault detection modeling
commute time distance
nonlinear noisy data
Laplacian Eigenmap
分类号
X703 [环境科学与工程—环境工程]
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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KPCA-MVU的噪声非线性过程故障检测方法
陈如清
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
10
在线阅读
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职称材料
2
基于通勤时间距离的LE污水处理过程故障检测方法
陈如清
李嘉春
俞金寿
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
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职称材料
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参考文献
引证文献
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