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摘要:
针对复杂过程数据的非线性、动态性和中心漂移等特征,提出了基于时空近邻标准化和局部离群因子的故障检测方法(TSNS–LOF).首先使用训练样本在时空两个方向上的近邻集来标准化训练样本;然后在标准样本集上计算样本的局部离群因子,并确定其上分位点作为检测控制限,进行在线故障检测.时空近邻标准化解决了复杂过程数据的非线性、动态性和中心漂移的问题;局部离群因子通过度量样本的相似度实现了故障样本和正常样本的分离.将TSNS–LOF应用于田纳西–伊斯曼过程(TE)过程进行故障检测实验,结果表明相对于主元分析、动态主元分析、k近邻、局部离群因子等方法,TSNS–LOF对故障预警更加及时且具有更高的故障检测率.理论分析和仿真实验说明TSNS–LOF方法适用于具有动态性或多模态特性或两者兼具的过程故障检测,能够更好地保障生产过程的安全性和产品的高质量.
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文献信息
篇名 基于时空近邻标准化和局部离群因子的复杂过程故障检测
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 时空近邻标准化 局部离群因子 模型 主元分析 过程控制
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 651-657
页数 7页 分类号
字数 4878字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2019.90007
五维指标
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 沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心 122 550 12.0 18.0
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研究主题发展历程
节点文献
时空近邻标准化
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模型
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研究起点
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控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
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