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基于局部邻域标准化和核主元分析的故障检测

FAULT DETECTION BASED ON LOCAL NEIGHBOR STANDARDIZATION AND KERNEL PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

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针对工业过程的多模态和非线性特性,提出一种基于局部邻域标准化(Local Nelghbor Standardization,LNS)和核主元分析(Kernel Principa Component Analysis,KPCA)相结合的故障检测方法(LNS-KPCA).通过计算训练数据集中样本之间的距离来确定每一个样本的最近K近邻集合,然后利用该K个近邻集的均值和标准差对当前样本进行标准化处理,以消除过程数据的多分布特征,使得标准化后的数据服从或近似服从同一正态分布,结合核主元分析能够处理非线性过程的特征,在标准化后的数据集中应用KPCA确定T2和SPE控制限进行故障检测.在非线性数值例子和青霉素发酵过程中进行了仿真研究,并与主元分析(Principal Component Analysis,PCA)、KPCA和K近邻故障检测(FD-KNN)等方法进行对比分析验证了该方法的有效性.

曾静、李磊、李元

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沈阳化工大学信息工程学院 辽宁 沈阳 110142

局部邻域标准化 核主成分分析 青霉素发酵过程 故障检测 多模态

国家重点研发计划制造基础技术与关键部件重点专项国家自然科学基金国家自然科学基金

2018YFB20037046150325761673279

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.10.010

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(10)
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