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题名近邻标准化样本核特征量驱动的间歇过程故障检测
被引量：6
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作者
郭小萍
姜芹芹
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
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第10期1157-1161,共5页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目(61034006)
国家自然科学基金资助项目(61174119
+3 种基金
60774070)
辽宁省教育厅科学研究项目(L2012139
L2013155)
辽宁省博士启动基金项目(20131089)
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文摘
针对间歇过程的多工况和非线性特征,提出一种基于近邻特征标准化(Nearst Neighborhood Feature Standardization,NNFS)样本的核特征量(Kernel Feature Statistics,KFS)故障检测方法。首先,将间歇过程数据按批次方向展开构成二维建模样本,计算每个样本的局部近邻,采用近邻特征实现标准化,提取多工况批次之间的正常偏差,克服Z-score标准化将多工况过程数据看作一个整体而造成的不准确问题。其次,通过核方法将经过标准化后的样本映射到高维空间,在核空间建立监视模型,计算特征量,并提出采用方差分析(variance,VAR)方法确定核参数,通过核密度估计法确定统计控制限。最后,在青霉素发酵过程进行仿真研究,通过比较表明了所提方法的有效性。
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关键词
近邻特征
核主元分析
多工况间歇过程
故障检测
非线性
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Keywords
nearest neighborhood feature （nnf）
kernel principal component analysis （KPCA）
multimode batch process
fault detection
nonlinear
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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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