基于改进核主元和支持向量数据描述故障检测

• 作者: 王银利 衷路生
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂工业过程 非线性 SVDD 故障检测
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 3552字
• 语种: 中文

摘要

提出基于改进核主元和支持向量数据描述(SVDD)故障检测方法,适合于复杂工业过程具有非线性和非高斯性的情况.首先,通过对核主元(KPCA)特征空间样本进行重构误差,在样本集上自动识别异常值,减少对KPCA算法的影响并增强非线性核映射.然后,利用支持向量数据描述算法处理数据非高斯信号,据此构建统计量对工业过程进行检测.最后,将所提出的改进核主元和支持向量数据描述方法应用于田纳西-伊斯曼(TE,Tennessee Eastman)过程的仿真实验,结果说明提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	衷路生	华东交通大学电气与电子工程学院	35	297	10.0	16.0
2	王银利	华东交通大学电气与电子工程学院	1	3	1.0	1.0