基于双近邻标准化和PCA的多阶段过程故障检测

• 作者: 冯立伟 张成 李元 谢彦红
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 多阶段 故障检测 模型 主元分析 过程控制
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 3159-3166
• 页数: 8页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20171629

摘要

现代工业产品的生产往往需要多个生产阶段,多阶段生产过程的故障检测成为一个重要问题.多阶段过程数据具有多中心、各工序数据结构不同等特征.针对多阶段过程数据的特征,提出了基于双近邻标准化和主元分析的故障检测方法(DLNS-PCA).首先寻找样本的双层局部近邻集;其次使用双层局部近邻集的信息标准化样本,得到标准样本;最后在标准样本集上使用主元分析方法进行故障检测.双局部近邻标准化能够将各阶段数据的中心平移到同一点,并且调整各阶段数据的离散程度,使之近似相等,从而将多阶段过程数据融合为服从单一多元高斯分布的数据.进行了青霉素发酵过程故障检测实验,实验结果表明DLNS-PCA方法相对于PCA、KPCA、FD-kNN等方法对多阶段过程故障具有更高的检测率.DLNS-PCA方法提高了多阶段过程故障检测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢彦红	沈阳化工大学数理系	57	111	6.0	8.0
5	冯立伟	沈阳化工大学数理系	31	59	4.0	6.0
9	张成	沈阳化工大学数理系	57	159	6.0	10.0
13	李元	沈阳化工大学过程故障诊断研究中心	122	550	12.0	18.0