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一种基于改进局部熵PCA的工业过程故障检测方法
被引量：
10
1
作者
郭金玉
刘玉超
李元
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期922-932,共11页
针对工业过程的多模态和非高斯特性,提出一种基于改进局部熵主元分析(ILEPCA)的故障检测方法。引入k近邻的均值对局部概率密度函数进行改进,构造改进的局部熵数据剔除多模态和非高斯特性。对改进的局部熵数据建立主元分析(PCA)模型,根...
针对工业过程的多模态和非高斯特性,提出一种基于改进局部熵主元分析(ILEPCA)的故障检测方法。引入k近邻的均值对局部概率密度函数进行改进,构造改进的局部熵数据剔除多模态和非高斯特性。对改进的局部熵数据建立主元分析(PCA)模型,根据核密度估计计算控制限。对于测试数据,运用改进的局部熵算法预处理后,向PCA模型上投影,计算统计量。通过比较统计量与控制限来进行故障检测。把该方法应用到数值例子和半导体过程故障检测,仿真结果表明,与PCA、核主元分析(KPCA)和局部熵PCA (LEPCA)相比,ILEPCA算法在具有多模态和非高斯特性的工业过程故障检测中具有明显的优越性。
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关键词
多模态过程
非高斯特性
故障检测
改进局部熵
主元分析
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职称材料
题名
一种基于改进局部熵PCA的工业过程故障检测方法
被引量：
10
1
作者
郭金玉
刘玉超
李元
机构
沈阳化工大学信息工程学院
出处
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期922-932,共11页
基金
国家自然科学基金重大项目(61490701)
国家自然科学基金(61673279)
辽宁省自然科学基金(201602584)
文摘
针对工业过程的多模态和非高斯特性,提出一种基于改进局部熵主元分析(ILEPCA)的故障检测方法。引入k近邻的均值对局部概率密度函数进行改进,构造改进的局部熵数据剔除多模态和非高斯特性。对改进的局部熵数据建立主元分析(PCA)模型,根据核密度估计计算控制限。对于测试数据,运用改进的局部熵算法预处理后,向PCA模型上投影,计算统计量。通过比较统计量与控制限来进行故障检测。把该方法应用到数值例子和半导体过程故障检测,仿真结果表明,与PCA、核主元分析(KPCA)和局部熵PCA (LEPCA)相比,ILEPCA算法在具有多模态和非高斯特性的工业过程故障检测中具有明显的优越性。
关键词
多模态过程
非高斯特性
故障检测
改进局部熵
主元分析
Keywords
multimodal
process
non-Gaussian
characteristics
fault
detection
improved
local
entropy
PCA
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于改进局部熵PCA的工业过程故障检测方法
郭金玉
刘玉超
李元
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
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