ISOMAP-LDA方法用于化工过程故障诊断

• 作者: 成忠 诸爱士 陈德钊
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 流形学习 集成等距特征映射 线性判别分析 故障诊断 Tennessee Eastman过程
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 122-126
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-1157.2009.01.018

摘要

针对化工连续生产过程的时序性及非线性等特征,提出一种新的基于数据驱动的化工过程故障诊断方法:ISOMAP-LDA.首先实行流形学习算法ISOMAP,在保持量测数据几何结构特性下完成非线性降维,然后基于提取的嵌入变量张成的低维空间,选用线性判别分析(LDA)构造故障模式类的判别函数,负责各采样个体故障类型的判定.将该方法用于仿真化工Tennessee Eastman 过程的故障诊断,结果表明,ISOMAP-LDA方法不仅拥有较高的故障诊断能力,而且取得采样在低维空间的可视化表示.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈德钊	浙江大学化工系	112	1957	24.0	38.0
2	成忠	浙江科技学院化工系	35	286	10.0	15.0
3	诸爱士	浙江科技学院化工系	65	503	13.0	18.0