基于双核独立元分析的化工过程故障诊断算法研究

由于化工生产过程数据具有强非线性和非高斯性特征,提出了核主元分析与核独立元分析相结合的可用于化工过程故障诊断的双核独立元分析算法,该算法利用核主元分析的非线性核函数把数据从原空间映射到高维特征空间进行白化预处理,再用核独立元分析算法进行独立元分析,在特征空间中获得故障监控统计量,计算控制置信限,达到有效的故障诊断.提出的算法应用在连续搅拌反应釜过程中,结果表明,该算法对化工过程故障诊断能有效提高准确度、降低漏报率和误报率.     

基于邻域保持嵌入的主多项式非线性过程故障检测

针对化工过程的变量数据维数高、非线性的问题,提出基于邻域保持嵌入(NPE)-主多项式分析(PPA)的过程故障检测算法.应用NPE算法提取高维数据的低维子流形,能够解决传统的线性降维算法不能提取局部结构信息的问题,对维数进行约减.利用PPA法时,使用一组灵活的主多项式分量来描述数据,能够有效地捕捉过程数据中固有的非线性结构.在降维后的流形空间进行主多项式分析并建立Hotelling’s T~2和平方预测误差统计量模型,同时确定控制限以进行故障检测.最后,通过一组非线性数值实例和Tennessee Eastman化工过程数据,将NPE-PPA算法与传统的核主元分析法、PPA法进行对比分析,验证所提算法的有效性及优越性.     

基于SPA间歇过程故障诊断的MKNPE算法

非线性特性是工业过程的显著特性,特别是间歇过程有着更强的非线性,而且传统方法只是对数据的协方差矩阵进行分解,忽略数据高阶统计量信息,从而无法充分提取非线性过程的有效信息导致诊断效果不佳.针对以上问题,提出了基于统计量的多向核邻域保持嵌入算法.该算法首先引入统计量模式分析方法(SPA)将样本数据投影到统计量样本空间中,可以更充分地提取非线性数据的高阶统计量信息;然后在统计量空间中通过核函数将统计量样本映射到高维核空间,用以解决数据的非线性;最后在高维核空间中应用邻域保持嵌入算法充分提取数据的局部结构来对间歇过程进行监控,检测到过程故障后用变量贡献图法诊断出故障变量.通过青霉素发酵过程验证了该算法对强非线性的间歇过程故障诊断是有效的.     

基于层次支持向量机和KICA的人脸识别

针对人脸图像的非线性特点,将基于核方法的核独立分量分析算法用于提取人脸图像特征.为避免多类支持向量机出现不可识别域,提出基于二叉树思想的层次支持向量机算法,用于多类人脸识别.将层次支持向量机和核独立分量分析算法相结合进行人脸识别,首先对人脸图像进行预处理和主成分分析法降维;然后运用核独立分量分析算法估算出独立基影像,从而得到人脸特征;最后将人脸特征输入层次支持向量机进行分类识别.在ORL人脸库上的仿真结果表明该算法较好地兼顾了识别率和运行速率.     

基于KICA的石油管道泄漏检测方法研究

石油管道监测参数之间呈现非线性、非高斯性的特性,导致传统石油管道检测技术存在误报率较高的现象.文章提出一种核独立分量分析(KICA)的石油管道泄漏检测方法.首先通过核方法将压力、温度和流量参数非线性映射到具有更好线性结构的特征子空间;然后利用独立分量分析法提取核特征子空间的独立元信息,根据白化处理的得分方差对独立元进行排序,分别计算I2、SSPE两个统计量,由核密度估计管道正常运行条件下I2、SSPE的对应99%置信水平的控制限;最后通过在线检测I2、SSPE是否超限建立泄漏检测模型.以某一输送场站采集数据进行实验仿真,结果表明:基于核独立分量分析的石油管道检测方法误报率较低,为石油管道安全监测提供了新的研究方法.     

基于LLE的彩色图象人脸检测

分析了人脸与非人脸之间的本质区别,提出了运用局部线形嵌入(LLE)的非线性降维方法,解决非线性结构的高维数据(图象)低维表示的问题,实现了高维输入数据点映射到一个全局低维坐标系,同时保留了邻接点之间的空间关系(即高维空间的几何结构).此算法不仅能够有效地发现数据的非线性结构,同时还具有平移、旋转不变性.运用LLE算法对图象进行降维,再对降维后的数据运用支持向量机(SVM)分类器进行人脸和非人脸的分类.实验结果表明,该人脸检测方法测率较高,并且不受姿态、表情和光照的影响.     

基于自编码神经网络的高分辨率距离像降维法

为了提高支持向量机(SVM)分类效率,大幅减少以高分辨率距离像(HRRP)功率谱为特征的支持向量机目标识别分类器的计算量,采用自编码神经网络深度学习方法,实现高维、非线性HRRP功率谱的数据降维。在此基础上,提出了Autoencoder-SVM模型,综合利用自编码神经网络的特征提取能力和SVM的分类能力。仿真结果显示,在HRRP功率谱降维方面,自编码神经网络的降维效果远好于核主成分分析和等距映射算法,其降维结果对SVM分类结果影响甚微,但大幅缩短了SVM的计算时间;同时,在隐层节点数相同的情况下,随着隐含层数的增加或者深度的增加,自编码神经网络数据降维或特征提取效果更好。     

基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法

间歇过程数据包含表征过程变化的相关信息和非相关信息,并且呈现高斯与非高斯的多分布等特点.为了更加充分地提取数据的有用信息和处理数据的非高斯性等问题,实现有效的过程监控,提出一种基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法.首先运用多向邻域保持嵌入(MNPE)算法来提取低维子流形以实现降维;再使用概率权值策略来提取表征过程变化的相关信息,通过Greedy方法提取低维子流形的特征样本;最后以支持向量数据描述(SVDD)方法建立监控模型进行监控.通过青霉素发酵过程仿真平台验证了所提算法的有效性.     

基于流形学习的网络数据流异常检测

将非线性流形学习应用于网络数据流的降维过程,基于局部保持投影(LPP)算法基本思想,提出基于类别信息的监督判别LPP(SDLPP)算法;与传统线性降维算法和传统流形学习算法的结果进行对比,以验证算法的准确性与稳定性;建立基于SDLPP算法的网络数据流异常检测系统实施模型。结果表明:SDLPP算法通过多目标优化,在保证局部保持投影同时实现类间距离最大与类内距离最小,在挖掘低维特征空间嵌入的同时提高了分类效果;非线性的流形学习算法能有效挖掘高维数据中的低维流形,保证了维数约减过程中的非线性结构;SDLPP算法能够生成显式投影映射,泛化性较好,时间复杂度低,更加适合网络数据流实时监测系统,并可应用于实际的网络数据流入侵检测模型。     

基于核矩阵等距映射的无线传感网络节点定位算法

针对无线传感网络(Wireless Sensor Network, WSN)中节点位置信息呈现非线性的问题,基于偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)稳健的多元线性回归特点,结合流形学习中的非线性降维方法,提出了一种基于PLS的核矩阵等距映射(Isometric Feature Mapping,ISOMAP)节点定位算法.通过节点间测地距离表征节点非相似性,利用样本点贡献率找寻和剔除邻域中的"短路"边,经质心变换和核变换后映射至高维特征区间,采用PLS方法求得节点位置.仿真结果表明,相比ISOMAP和多维尺度(Multidimensional Scale Method, MDS)算法,该算法具有良好的拓扑稳定性、泛化能力、稳健性和定位精度,降低了计算复杂度.     

基于优化核极限学习机的泥石流危险性评估

山区环境中泥石流的孕育受多种因素的影响，为提高泥石流危险性的预测精度，提出一种萤火虫算法(firefly algorithm, FA)优化核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)的预测模型。首先，针对数据维度爆炸的问题，通过主成分分析(principal component analysis, PCA)数据降维，使得留有大部分致灾特征信息的因子输入训练模型；然后，使用萤火虫优化算法更新核极限学习机的参数，将四川省北川县监测数据输入优化后的预测模型，并与其他传统机器学习算法进行对比分析，验证该算法的优越性；最后，使用多种指标综合评估模型的预测效果。结果表明，FA-KELM模型能够有效地简化数据结构，提高泥石流危险性预测的准确性，为泥石流灾害预测方面的研究提供参考和借鉴。     

基于数据驱动的智能电器运行状态监测方法

以满负载条件下频繁操作的交流接触器为研究对象,提出一种基于数据驱动的电器运行状态监测方法.首先,通过试验平台采集交流接触器历史运行数据,得到状态特征参量,并结合小波变换与主成分分析综合评价,对参量数据进行去噪去奇异值等预处理;其次,针对参量数据存在高维、冗余等负面干扰问题,采用核主成分分析方法进行多信息融合,并基于试验数据进行核参数的优选;最后,将融合信息量输入至隐半马尔可夫模型中,实现智能电器运行状态的监测与识别.以CJX2-8011交流接触器的试验数据为例,验证了所提方法在电器状态监测中的实用性和有效性.     

基于核函数PCA的非线性过程实时监控方法

为了克服基于主元分析的过程监控方法非线性处理能力弱的缺点和降低基于非线性主元分析的过程监控方法的计算复杂度,提出了将核函数PCA监控方法用于复杂工业过程实时监控系统的开发研究,并讨论了核函数参数选择对系统性能的影响。核函数PCA能有效地提取过程变量的非线性关系,而且计算复杂度低,便于在线实施。仿真结果表明该方法是一种有前途的复杂过程非线性实时监控技术。     

基于核独立元分析的非线性工业过程故障诊断

复杂工业过程的数据具有非高斯、非线性特性,在进行故障检测时,利用核独立元分析(kernel independent component analysis, KICA)方法能有效解决这一问题。然而,由于在处理数据时使用了核函数,无法将线性的贡献图方法直接用于故障诊断,因此采用一种基于改进KICA结合非线性贡献图的方法,对非线性工业过程进行故障检测与诊断。该方法利用基于超松弛因子的FastKICA方法建立监控模型,得到检测故障信息。在发生故障后,通过非线性贡献图法诊断故障变量。最后,选用带钢热连轧工业过程实测数据进行仿真,通过与传统贡献图方法比较,结果表明此方法能够对非线性数据进行有效可靠的故障检测和故障诊断,验证了非线性贡献图的有效性。     

基于核方法的复杂设备运行状态监测技术

分析了复杂机械设备运行状态监测中遇到的困难，介绍了基于核的特征提取方法和基于支持向量机的模式识别理论，指出：将核方法应用到状态监测中有望解决其中的非线性、不精确性和不确定性问题，为该领域的研究提供了全新且可行的研究途径。     

间歇过程在线检测的核独立元分析及局部建模方法

针对间歇过程所具有的非线性特点,提出了一种基于核独立元分析(Kernel ICA)及局部建模的在线故障检测策略.将展开的高维历史数据按时间间隔划分,应用Kernel ICA算法对每一个时间间隔点的分数据块提取独立主成分,构造检测统计量,并用非参数估计方法确定其控制限.这种建模方法机理简单,而且不需要预测过程未知的测量数据.通过对DuPont间歇聚合过程的仿真,验证了所提出方法的有效性和准确性.     

基于相关向量机的发动机剩余寿命预测

针对民航发动机寿命预测中监测参数较多筛选困难的问题,提出一种基于信息融合与相关向量机的发动机剩余寿命预测方法。首先通过核主元分析方法从发动机多维监测数据中提取退化特征信息;然后利用非线性模型将主元序列融合成反映发动机退化趋势的健康指数序列;最后采用相关向量机以历史失效数据为训练样本建立预测模型,对现有的发动机健康指数序列进行外推预测得到当前样本的寿命预测值。通过NASA Ames研究中心公开的涡轮风扇发动机仿真数据验证了该方法的有效性,其预测性能优于常用的支持向量机模型和过程神经网络模型。     

基于RS-Fuzzy ART的设备状态监测方法研究

针对Fuzzy ART神经网络在多工况设备状态监测中存在的学习时间过长问题,提出一种基于粗集约简的RS-Fuzzy ART状态监测方法.该方法利用粗集的信息决策表和决策矩阵对设备的监测参数进行约简提取,降低Fuzzy ART输入向量的维数.监测实例结果表明,采用粗集约简提取的监测参数与原监测参数具有相同的监测能力,且可极大缩短网络的学习时间.若将约简提取的监测参数进行联合监测,还可间接消除由于传感器故障或信号传输错误引起的误报.     

基于核主成分分析的热轧带钢头部拉窄分析

将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现.     

基于核Fisher判别的复杂储层岩性识别研究

复杂储层中多种岩性均可作为储层,不同岩性的物性特征差异较大,分岩性解释复杂储层物性是求准物性较为有效的一种方法,但是不同岩性的测井特征相近,常规线性分类方法识别效果不理想,因为复杂储层的岩石识别中非线性分类特征占较大比例。针对这一问题,本文将Fisher判别分析(FDA)做核推广,形成核Fisher判别分析(KFDA),进一步利用Fisher判别中未提取的非线性信息,通过升维获得更多的非线性分类特征,然后再通过降维来提取利于岩性分类的特征。文章通过实验对核Fisher在数据预处理、关键参数的选取等方面进行了详细介绍,并将核Fisher方法与其它分类方法进行比较,验证了核Fisher方法的岩性识别能力,而对于不同岩性间的差异相似关系,造成岩性识别精度低的情况,提出了分级核Fisher判别分析的思路,研究证明利用分级核Fisher判别分析的思路可进一步提高岩性的识别精度。