改进邻域保持嵌入—独立元分析的间歇过程故障检测算法

TP277; 针对间歇过程数据的非线性和高斯与非高斯混合分布特性导致故障检测效果不佳的问题,提出了基于多向差分邻域保持嵌入—加权差分独立元分析(MDNPE-WDICA)的间歇过程故障检测算法.首先采用Jarque-Bera检验方法(J-B test)将原始数据空间划分为高斯和非高斯子空间;然后,在高斯子空间,将差分策略与NPE算法结合提出MDNPE算法,对高斯空间数据进行维数约简,在保持其局部结构不变的同时处理非线性,并克服传统非线性处理方法由于引入核函数带来的计算复杂的问题;在非高斯子空间,将加权差分策略与IC A算法结合提出WDICA算法,在充分提取数据非高斯信息的同时解决其非线性,并有效...

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Published in计算机集成制造系统 Vol. 27; no. 4; pp. 1062 - 1071
Main Authors 赵小强, 姚红娟
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃 兰州 730050 01.04.2021
甘肃省工业过程先进控制重点实验室,甘肃 兰州 730050
兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心,甘肃 兰州 730050%兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃 兰州 730050
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ISSN1006-5911
DOI10.13196/j.cims.2021.04.010

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Abstract TP277; 针对间歇过程数据的非线性和高斯与非高斯混合分布特性导致故障检测效果不佳的问题,提出了基于多向差分邻域保持嵌入—加权差分独立元分析(MDNPE-WDICA)的间歇过程故障检测算法.首先采用Jarque-Bera检验方法(J-B test)将原始数据空间划分为高斯和非高斯子空间;然后,在高斯子空间,将差分策略与NPE算法结合提出MDNPE算法,对高斯空间数据进行维数约简,在保持其局部结构不变的同时处理非线性,并克服传统非线性处理方法由于引入核函数带来的计算复杂的问题;在非高斯子空间,将加权差分策略与IC A算法结合提出WDICA算法,在充分提取数据非高斯信息的同时解决其非线性,并有效利用数据的局部信息;最后,通过贝叶斯推断构建一个新的监测统计量,实现整个间歇过程数据的故障检测.通过青霉素生产过程仿真结果验证了所提算法的可行性和有效性.
AbstractList TP277; 针对间歇过程数据的非线性和高斯与非高斯混合分布特性导致故障检测效果不佳的问题,提出了基于多向差分邻域保持嵌入—加权差分独立元分析(MDNPE-WDICA)的间歇过程故障检测算法.首先采用Jarque-Bera检验方法(J-B test)将原始数据空间划分为高斯和非高斯子空间;然后,在高斯子空间,将差分策略与NPE算法结合提出MDNPE算法,对高斯空间数据进行维数约简,在保持其局部结构不变的同时处理非线性,并克服传统非线性处理方法由于引入核函数带来的计算复杂的问题;在非高斯子空间,将加权差分策略与IC A算法结合提出WDICA算法,在充分提取数据非高斯信息的同时解决其非线性,并有效利用数据的局部信息;最后,通过贝叶斯推断构建一个新的监测统计量,实现整个间歇过程数据的故障检测.通过青霉素生产过程仿真结果验证了所提算法的可行性和有效性.
Author 赵小强
姚红娟
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IngestDate Thu May 29 04:00:05 EDT 2025
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Issue 4
Keywords 非线性
差分策略
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