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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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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 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
故障检测
故障诊断
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
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
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16
总被引数(次)
72515
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