针对化工过程数据中存在缺失数据的问题,在保持局部数据结构特征的基础上提出了基于局部加权重构的化工过程数据恢复算法。通过定位缺失的数据点并以符号Na N(Not a Number)标记,将缺失的数据集分为完备数据集和不完备数据集。不完备的...针对化工过程数据中存在缺失数据的问题,在保持局部数据结构特征的基础上提出了基于局部加权重构的化工过程数据恢复算法。通过定位缺失的数据点并以符号Na N(Not a Number)标记,将缺失的数据集分为完备数据集和不完备数据集。不完备的数据集按照完整性的大小依次找到它们在完备数据集中相应的k个近邻,根据误差平方和最小的原则,求出k个近邻相应的权值,用k个近邻及相应的权值重构出缺失的数据点。将该算法应用在不同缺失率下的两种化工过程数据中并与望最大化主成分分析(EM-PCA)法和平均值(MA)两种传统的数据恢复算法相比较,该算法的恢复数据误差最小,并且计算速度相比EM-PCA算法平均提高了2倍。实验结果表明,局部加权重构的化工过程数据恢复算法可以有效地对数据进行恢复,提高了数据的利用率,适用于非线性化工过程缺失数据的恢复。展开更多
针对主元分析(principal component analysis,PCA)中潜隐变量自相关性对故障检测的影响,提出一种基于潜隐变量自相关性子空间划分的故障检测策略(fault detection strategy based on dividing autocorrelation of latent variables,FDD...针对主元分析(principal component analysis,PCA)中潜隐变量自相关性对故障检测的影响,提出一种基于潜隐变量自相关性子空间划分的故障检测策略(fault detection strategy based on dividing autocorrelation of latent variables,FDDA).首先,应用PCA将输入空间通过线性变换分解为主元子空间(principal component subspace,PCS)和残差子空间(residual subspace,RS).其次,依据潜隐变量自相关性的强弱,将上述两个子空间分别进行二次划分.综上,原始输入空间依据方差和自相关性信息被划分成4个子空间,并利用不同的监控指标进行故障检测.子空间划分方法既可以提取输入变量间的相关性,又可以捕获潜隐变量自相关性.通过4个子空间的联合监控,可以有效地解决动态过程的故障检测问题,具有较高的故障检测率.将FDDA方法应用在TE过程和半导体蚀刻过程,并与PCA、动态PCA(dynamic PCA,DPCA)、kNN等进行对比分析,仿真实验结果验证了FDDA方法的有效性.展开更多
针对局部保持投影在监控半导体蚀刻过程时T^(2)统计量的缺陷,提出指数比率局部保持投影健康状态监控方法(exponential ratio locality preserving projections health monitoring method,ERLPP).将半导体数据通过统计模量方法展开为二...针对局部保持投影在监控半导体蚀刻过程时T^(2)统计量的缺陷,提出指数比率局部保持投影健康状态监控方法(exponential ratio locality preserving projections health monitoring method,ERLPP).将半导体数据通过统计模量方法展开为二维数据,利用局部保持投影将展开后数据投影到特征空间,首先确定特征空间中样本的第k近邻,称其为一步近邻;再确定第k近邻的前K近邻集,称其为二步近邻;最后通过一步近邻与二步近邻的指数比值运算构造统计量P.ERLPP方法不仅可以消除样本统计值的多模态特征并提高过程故障检测率,同时还可以在保持数据流形结构的前提下降低计算复杂度.通过数值例子与半导体蚀刻过程的仿真实验,并与主元分析、局部保持投影、邻域保持嵌入、k近邻规则等方法进行比较,测试结果验证了ERLPP方法的有效性.展开更多
文摘针对化工过程数据中存在缺失数据的问题,在保持局部数据结构特征的基础上提出了基于局部加权重构的化工过程数据恢复算法。通过定位缺失的数据点并以符号Na N(Not a Number)标记,将缺失的数据集分为完备数据集和不完备数据集。不完备的数据集按照完整性的大小依次找到它们在完备数据集中相应的k个近邻,根据误差平方和最小的原则,求出k个近邻相应的权值,用k个近邻及相应的权值重构出缺失的数据点。将该算法应用在不同缺失率下的两种化工过程数据中并与望最大化主成分分析(EM-PCA)法和平均值(MA)两种传统的数据恢复算法相比较,该算法的恢复数据误差最小,并且计算速度相比EM-PCA算法平均提高了2倍。实验结果表明,局部加权重构的化工过程数据恢复算法可以有效地对数据进行恢复,提高了数据的利用率,适用于非线性化工过程缺失数据的恢复。
文摘针对局部保持投影在监控半导体蚀刻过程时T^(2)统计量的缺陷,提出指数比率局部保持投影健康状态监控方法(exponential ratio locality preserving projections health monitoring method,ERLPP).将半导体数据通过统计模量方法展开为二维数据,利用局部保持投影将展开后数据投影到特征空间,首先确定特征空间中样本的第k近邻,称其为一步近邻;再确定第k近邻的前K近邻集,称其为二步近邻;最后通过一步近邻与二步近邻的指数比值运算构造统计量P.ERLPP方法不仅可以消除样本统计值的多模态特征并提高过程故障检测率,同时还可以在保持数据流形结构的前提下降低计算复杂度.通过数值例子与半导体蚀刻过程的仿真实验,并与主元分析、局部保持投影、邻域保持嵌入、k近邻规则等方法进行比较,测试结果验证了ERLPP方法的有效性.
