基于统计模量和局部近邻标准化的局部离群因子故障检测方法

• 作者: 冯立伟 张成 李元 谢彦红
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 统计模量 局部近邻标准化 局部离群因子 多工况 半导体过程
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 965-970
• 页数: 6页
• 分类号: TP277
• 字数: 4832字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092310

摘要

针对多工况过程数据的批次不等长、中心漂移、工况结构不同等特点,提出基于统计模量和局部近邻标准化的局部离群因子故障检测方法(SP-LNS-LOF).首先计算每个训练样本的统计模量;然后使用局部近邻集标准化统计模量,得到标准样本;最后计算标准化样本的局部离群因子,并将其作为检测指标,将局部离群因子的分位点作为检测控制限,当在线样本的局部离群因子大于检测控制限时,判定其为故障;否则为正常.统计模量提取过程的主要信息,且消除批次不等长的影响;局部近邻标准化克服工况中心漂移和工况结构不同的困难;局部离群因子度量样本的相似度,实现故障样本和正常样本的分离.进行了半导体蚀刻过程故障检测仿真实验,实验结果表明SP-LNS-LOF检测出了全部21个故障,比主元分析(PCA)、核主元分析(kPCA)、基于k近邻的故障检测(FD-kNN)、局部离群因子(LOF)方法具有更高的检测率.理论分析和仿真实验说明SP-LNS-LOF方法适用于多工况过程故障检测,具有较高的故障检测效率,能保证多工况生产过程的安全性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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	沈阳化工大学数理系	122	550	12.0	18.0