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题名基于稀疏残差距离的多工况过程故障检测方法研究
被引量：21
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作者
郭小萍
刘诗洋
李元
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机构
沈阳化工大学信息工程学院
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期617-625,共9页
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基金
国家自然科学基金(61490701
61673279)
+3 种基金
辽宁省教育厅重点实验室项目(LZ2015059)
辽宁省教育厅项目(L2016007
L2015432)资助
辽宁省自然科学基金(201602584)~~
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文摘
针对多工况过程,本文提出一种新的基于稀疏残差距离(Sparse residual distance, SRD)统计指标的故障检测方法.首先对正常的多工况标准化后数据直接进行稀疏分解,提取多个工况数据间相关关系,得到字典和对应的稀疏编码,以便构建全局检测模型,避免分工况且突出数据特征.然后计算正常多工况数据的近似值,构建稀疏残差空间,提出计算稀疏残差k近邻距离构建故障检测统计量,利用k近邻捕捉过程具有的非线性、多工况特征.最后通过数值案例和TE (Tennessee Eastman)生产过程进行仿真实验,验证了所提方法的有效性.
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关键词
稀疏残差距离
稀疏分解
k近邻距离
多工况过程
故障检测
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Keywords
Sparse residual distance
sparse decomposition
k-nearest neighbor distance
multi-mode processes
fault detection
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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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