基于DNPE-SVDD的化工过程监控

• 作者: 易辉 薄翠梅 韩晓春
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 邻域保持嵌入 支持向量数据描述 数据降维 过程监控
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 仿真应用工程
• 页码范围: 184-190
• 页数: 7页
• 分类号: TP277
• 字数: 3271字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201801023

摘要

针对化工过程中检测数据变量维数高、非线性与动态特性相结合的特点,而传统的线性降维算法不能提取局部结构信息和动态特性,提出了基于动态邻域保持嵌入-支持向量数据描述(DNPE-SVDD)算法的化工过程监控模型.结合DNPE在非线性降维和SVDD在异常点检测的优势,使用DNPE算法进行维数约减,对降维后的流形空间采用SVDD算法建立监控模型,通过Tennessee Eastman (TE)化工过程进行仿真研究,同时与DPCA、DNPE算法对比验证所提算法的性能,结果表明DNPE-SVDD能获得更高的故障检测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薄翠梅	南京工业大学电气工程与控制科学学院	86	611	15.0	19.0
2	易辉	南京工业大学电气工程与控制科学学院	16	66	4.0	8.0
3	韩晓春	南京工业大学电气工程与控制科学学院	5	24	2.0	4.0