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局部时差约束邻域保持嵌入算法在故障检测中的应用

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  • 万方数据
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传统的邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)算法通过k近邻(k-nearest neighbors,k-NN)方法选择邻域进行重构来实现降维.但在实际工业过程中采集的样本具有时序相关性,仅仅通过欧氏距离选择近邻样本不能充分反映数据中包含的信息,从而影响检测效果.因此,提出一种局部时差约束邻域保持嵌入(local time difference constrained neighborhood preserving embedding,LTDCNPE)算法,充分考虑样本间的时间和空间关系,从而建立准确的故障检测模型.首先,该算法在固定尺度的时间窗内,根据样本的时序关系和空间特征挑选出邻域.其次,利用样本间的时间差异为邻域样本进行加权,使数据特征保留了高维空间的局部结构.然后,对降维后得到的主元空间和残差空间构建T 2和SPE统计量并确定控制限.最后,通过数值例子和Tennessee-Eastman(TE)过程仿真验证LTDCNPE算法的有效性.
Local time difference constrained neighborhood preserving embedding algorithm for fault detection

王琨、侍洪波、谭帅、宋冰、陶阳

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华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室,上海200237

过程控制 过程系统 动态建模 邻域保持嵌入算法 邻域选择 故障检测

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2022

10.11949/0438-1157.20220210

化工学报
中国化工学会 化学工业出版社

化工学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.26
ISSN：0438-1157
年,卷(期)：2022.73(7)
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