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加权k最近邻重构分析的工业过程故障诊断
加权k最近邻重构分析的工业过程故障诊断
作者:
刘建昌
商亮亮
李元
王国柱
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
故障检测
故障诊断
k-最近邻
数据重构
指标减小最大
摘要:
k-最近邻(k-nearest neighbor,k-NN)是一种有效的基于数据驱动的故障检测方法,该方法在工业过程监视方面已经得到了广泛的应用.但在过程中存在故障时,精确地寻找故障根源和识别故障变量是故障诊断的重要目标,也是保证工业过程安全生产的重要任务.本文在k-NN故障检测技术的基础上,提出了一种加权的k-NN重构方法,对使控制指标减小最大(maximize reduce index,MRI)的过程变量依次进行重构,进而确定发生故障的传感器.根据理论分析并结合数值仿真对提出的方法进行了验证,数值仿真先从精度方面验证了该方法能够有效地对故障传感器数值进行重构,然后验证了该方法不仅适用于单一传感器故障诊断,对于同时发生或者因变量相关性而传播的传感器故障也具有很好的效果.最后,该方法被成功应用于TE(Tennessee Eastman)化工过程.
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K最近邻
无人机
武器
基于方差最大化旋转变换的K近邻故障诊断策略
K近邻
方差最大化旋转
故障检测
故障诊断
过程控制
主元分析
基于k近邻变量贡献与重构理论的工业过程故障诊断
故障检测
故障诊断
k近邻(k–NN)
数据重构
异常变量
内容分析
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文献信息
篇名
加权k最近邻重构分析的工业过程故障诊断
来源期刊
控制理论与应用
学科
工学
关键词
故障检测
故障诊断
k-最近邻
数据重构
指标减小最大
年,卷(期)
2015,(7)
所属期刊栏目
论文与报告
研究方向
页码范围
873-880
页数
8页
分类号
TP273
字数
4730字
语种
中文
DOI
10.7641/CTA.2015.50028
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘建昌
东北大学信息科学与工程学院
61
800
18.0
26.0
2
李元
沈阳化工大学信息工程学院
122
550
12.0
18.0
3
王国柱
东北大学信息科学与工程学院
5
18
2.0
4.0
4
商亮亮
东北大学信息科学与工程学院
2
11
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k-最近邻
数据重构
指标减小最大
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
主办单位:
华南理工大学
中国科学院数学与系统科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-8152
CN:
44-1240/TP
开本:
大16开
出版地:
广州市五山华南理工大学内
邮发代号:
46-11
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
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