KNN在化工生产过程故障定位中的应用

• 作者: 李元 王鑫 郭金玉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 故障定位 K近邻 局部离群因子 基于KNN的变量贡献
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 1117-1121
• 页数: 5页
• 分类号: TP277|TH165.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.04.034

摘要

为了在没有任何历史故障信息的情况下定位真正的故障变量,研究了KNN在化工生产过程故障定位中的应用.首先利用局部离群因子(LOF)算法剔除原始数据中的离群点,将剩余数据作为训练数据建立KNN模型;然后计算待检测数据的检测指标,将其与控制限对比进行故障检测.最后,对检测出的故障计算训练数据基于KNN的变量贡献,利用核密度估计确定定位指标的控制限.对测试数据计算变量对定位指标的贡献,对所求的贡献矩阵进行量化,画出故障定位图.将该方法用于数值例子和TE过程,仿真结果说明该方法可以对故障进行准确定位,证明了其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭金玉	沈阳化工大学信息工程学院	59	347	11.0	15.0
2	李元	沈阳化工大学信息工程学院	122	550	12.0	18.0
3	王鑫	沈阳化工大学信息工程学院	6	20	2.0	4.0