基于SPA-SVDD方法对间歇过程的故障检测

• 作者: 李元 薛志强 谢彦红
• 来源期刊: 沈阳化工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 间歇过程 统计模量分析 支持向量数据描述 半导体过程 故障检测
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机工程
• 页码范围: 158-164
• 页数: 7页
• 分类号: TP277
• 字数: 3924字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2198.2020.02.011

摘要

针对间歇过程采集的数据具有三维矩阵数据形式采样时间不等长,不能直接适用于传统故障检测方法的问题,提出一种基于统计模量分析的支持向量数据描述(SPA-SVDD)方法.利用统计模量分析(SPA)将三维矩阵形式转换为二维矩阵,剔除各批次采样时间不等长对检测的影响.统计模量分析可以提取过程数据的非线性、动态性、多模态等特性.用支持向量数据描述(SVDD)方法在由统计模量组成的训练集数据上进行建模,得到支持向量到球心的距离.对新的样本进行检测,对半导体工艺过程进行仿真实验,并对比M-SVDD、SPA-KNN方法验证方法的有效性和优越性.

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	沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心	57	111	6.0	8.0
2	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
3	薛志强	沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心	1	0	0.0	0.0