基于潜隐变量自相关性子空间划分的故障检测策略

• 作者: 张成 郭青秀 李元
• 来源期刊: 沈阳化工大学学报
• 关键词: 自相关性 主元分析 k近邻规则 TE过程 半导体蚀刻过程
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机工程|Information and Computer Engineering
• 页码范围: 369-376
• 页数: 8页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2198.2020.04.016

摘要

针对主元分析(principal component analysis,PCA)中潜隐变量自相关性对故障检测的影响,提出一种基于潜隐变量自相关性子空间划分的故障检测策略(fault detection strategy based on dividing autocorrelation of latent variables,FDDA).首先,应用PCA将输入空间通过线性变换分解为主元子空间(principal component subspace,PCS)和残差子空间(residual subspace,RS).其次,依据潜隐变量自相关性的强弱,将上述两个子空间分别进行二次划分.综上,原始输入空间依据方差和自相关性信息被划分成4个子空间,并利用不同的监控指标进行故障检测.子空间划分方法既可以提取输入变量间的相关性,又可以捕获潜隐变量自相关性.通过4个子空间的联合监控,可以有效地解决动态过程的故障检测问题,具有较高的故障检测率.将FDDA方法应用在TE过程和半导体蚀刻过程,并与PCA、动态PCA(dynamic PCA,DPCA)、kNN等进行对比分析,仿真实验结果验证了FDDA方法的有效性.