基于LPP-GNMF算法的化工过程故障监测方法

• 作者: 侍洪波 朱红林 王帆 谭帅
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 算法 故障监测 主元分析 广义非负矩阵分解 局部投影保留 模拟
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 5155-5162
• 页数: 8页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20161199

摘要

提出了基于 LPP-GNMF 算法的化工过程故障监测方法。非负矩阵分解（NMF）是一种新兴的降维算法，由于它在机理上具有潜变量的正向纯加性的特点，所以在对数据进行压缩时，可以基于数据内部的局部特征有效描述数据信息，相比于传统的多元统计过程监控方法如主元分析（PCA）等有更好的解释能力。然而 NMF 要求原始数据满足非负性的要求，实际的化工过程有时并不能保证，为放宽对原始数据的非负要求，引入了广义非负矩阵分解（GNMF）算法。其次，GNMF在分解的过程中没有考虑到样本间的局部结构和几何性质，可能存在不能准确处理数据的问题。针对这一问题，提出了将 GNMF 与 LPP（局部投影保留）相结合的算法。将提出的LPP-GNMF算法应用于TE过程来评估其监测性能，并与PCA算法、NMF算法、SNMF算法进行比较，仿真模拟结果表明所提算法的可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侍洪波	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	80	753	15.0	24.0
2	王帆	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	19	81	5.0	8.0
3	谭帅	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	16	74	5.0	8.0
4	朱红林	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	2	9	2.0	2.0