基于WDNS-SWNPE算法的间歇过程故障检测

针对间歇过程数据的多模态与动态特性共存带来的故障检测问题,提出一种基于加权双近邻标准化(WDNS)的稀疏加权邻域保持嵌入(SWNPE)算法.首先,在寻找样本双层近邻的基础上加权得到加权双近邻集,用加权双近邻集信息标准化样本,将多模态数据处理为单一模态分布,消除多模态中心点差异,解决多模态特性;然后,考虑到NPE算法不能...     

基于局部近邻标准化和主多项式算法的故障检测

针对工业过程的非线性和多模态特征,提出了一种基于局部近邻标准化(local neighborhood standard ization,LNS)和主多项式分析(principal polynomial analysis,PPA)结合的故障检测算法。首先,将样本数据通过局部近邻标准化(local neighbor standardization,LNS)算法,对每个样本构建k近邻数据集;然后应用k近邻数据集的均值和方差对当前样本进行标准化处理;最后使用PPA对已经标准化处理后的样本建模,计算出T2和SPE统计量,并确定控制限进行故障检测。LNS算法能够去除数据中的多模态特征,而PPA算法能够有效的处理非线性数据,因此LNS-PPA方法能够提高具有多模态非线性特征的工业过程故障检测能力。将该方法应用于多模态非线性数值例子和田纳西伊斯曼(TE)化工过程,并将测试结果与主元分析法(principal component analysis,PCA)、主多项式分析法进行对比,其结果能够有效验证LNS-PPA的优越性。     

基于DDNPE算法的间歇过程故障诊断

针对邻域保持嵌入(NPE)算法只通过欧氏距离挑选近邻带来的特征提取不充分导致故障诊断效果不佳的问题,将扩散距离(DD)与NPE算法相结合,提出了一种基于扩散距离的邻域保持嵌入(DDNPE)算法的故障诊断新方法.该方法首先发掘嵌入在原始高维数据的内在流行结构,进行数据降维,然后通过学习原始数据的潜在几何结构提取本征信息,并保持数据流行上的局部结构不变,避免了NPE算法只通过欧式距离挑选邻域带来的特征提取不充分的问题,最后利用T²和SPE统计量检测故障,并用变量贡献图法诊断出故障变量.通过青霉素发酵过程仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于判别信息的近邻保持嵌入降维方法

针对传统近邻保持嵌入算法(NPE)侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本类别信息的不足,提出判别局部近邻保持嵌入算法DLNPE.该算法利用样本点的局部结构构造新定义下的类内类间散布矩阵,并以此作为判别信息引入目标函数.在6个真实数据上进行实验,证明了所提算法的有效性.     

基于改进PCA的复杂多阶段过程故障检测

为解决复杂多阶段过程难以进行有效监控的问题,提出了时空近邻标准化和主成分分析的故障检测方法。TSNS使用从时间到空间上嵌套近邻集的均值和标准差标准化各阶段样本,能够将多阶段数据高斯化为单一阶段的数据,分离故障样本,同时去除前后时刻样本间的时序相关性。TSNS能帮助PCA有效克服动态性、非线性和多阶段特征的影响,显著提高PCA的故障检测率。通过使用青霉素发酵过程设计故障检测实验,将TSNSPCA与一些经典方法进行比较,发现其具有更高的故障检测率。     

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.     

基于改进动态等距离映射的非线性动态故障诊断方法

分析动态等距离映射算法,针对数据稀疏分布造成短路边的缺点,运用主成分分析法进行可视化一维主元提取,近似确定高维采样点的分布情况,自适应获取采样点的近邻参数.其次,采用流形距离量度代替欧氏距离进一步得到测地线距离,提取训练样本的子流形特征,并运用标准化监控统计量实施过程监控和故障检测.最后,设立子流形综合相似度指标,对故障数据进行模式匹配.TE(Tennessee Eastman)过程的仿真结果表明:所提出的方法可以更为有效地检测到故障发生,并进一步对发生的故障进行识别.     

基于动态结构保持主元分析的故障检测方法

为充分利用表征过程运行工况的数据特征信息,提高化工过程的故障检测性能,提出一种基于动态结构保持主元分析(DSPPCA)的过程故障检测方法。首先对原始数据采用变量相关性分析建立自回归模型,构建包含动态特征的数据集,进一步综合考虑主元分析法(PCA)和局部线性嵌入(LLE)流形学习算法中数据点之间的近邻关系,融合得出新的目标函数,同时,运用局部线性回归的方法获得高维样本的嵌入映射,特征提取后在特征空间和残差空间分别构造监控统计量进行故障检测。Swiss-roll数据集的降维结果及TE过程的仿真研究结果表明,DSPPCA算法可以取得较好的特征提取效果,具有较高的故障检测性能。     

基于IMDS-DLNS方法的工业过程故障检测

针对多维尺度变换(multidimensional scaling,MDS)方法对高维数据进行维数约简时,新样本缺少映射矩阵无法进行低维嵌入的问题,提出了增量式多维尺度变换(incremental multidimensional scaling,IMDS)方法。首先,引入双重局部近邻标准化(dual local nearest neighbor standardization,DLNS）技术以解决IMDS方法降维后数据仍然具有多中心、方差差异明显等问题;其次,采用Hotelling T²统计量对过程进行监控,组成增量式多维尺度变换和双重局部近邻标准化的故障检测方法(IMDS-DLNS);最后,通过数值模拟过程和青霉素发酵过程,将IMDS-DLNS方法分别与PCA,KPCA和FD-KNN等方法作对比分析。结果表明,IMDS-DLNS对比其他方法有更高的故障检测率。IMDS-DLNS方法对多变量、多模态过程具有良好的故障检测能力,能够保障产品质量和生产的安全性,可为工业过程故障检测研究提供参考。     

基于共享近邻加权局部线性嵌入的轴承故障诊断

针对传统局部线性嵌入算法在挖掘局部流形结构时未充分考虑样本邻居分布信息,且在降维过程中默认样本具有相同的重要性导致提取鉴别特征不明显的问题,提出基于共享近邻的加权局部线性嵌入(weighted local linear embedding based on shared neighbors, SN-WLLE)算法,并用于滚动轴承故障诊断.该算法首先使用余弦距离划分样本邻域;其次计算样本邻域对相似度用以评估样本共享近邻信息,并结合样本的6种邻居分布修正局部结构挖掘,提高多共享近邻的k近邻重构准确性;接着从多流形的角度评估样本点与近邻点间的稀疏分布一致性,以获得样本的重要性指标,并在低维空间保持该信息,进而提取准确的鉴别特征;最后结合KNN分类器构建出完备的轴承故障诊断模型.采用凯斯西储大学轴承数据集和实验室测试平台轴承数据集,从可视化评估、定量聚类评估、故障识别精度评估及鲁棒性评估等方面进行分析.结果表明：SN-WLLE算法的F值保持在10⁸以上水准,平均故障识别精度最低可达0.973 4,不仅具有较好的类内紧致性与类间可分性,还对近邻参数k具有低敏感性.     

基于动态MDONPE算法的间歇过程故障检测

针对间歇过程数据存在的非线性和动态特性导致故障检测效果不佳的问题,提出一种基于滑动窗(sliding window,SW)的多向差分正交邻域保持嵌入(multiway differential orthogonal neighborhood preserving embedded,MDONPE)算法.首先对间歇过程数据...     

基于邻域保持嵌入-主成分分析的高压电缆状态数据异常检测及分析

为发现高压电缆异常状态并及时地发出异常告警,提出了一种基于邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的高压电缆异常状态检测方法。针对PCA只能保留数据全局结构信息的缺陷,提出将流形学习算法NPE与PCA结合,从而实现数据全局和局部特征信息的全方面提取;然后利用T2和SPE统计量作为电缆状态特征量,其控制限作为状态异常阈值判据,并推导出不同异常状态特征指标的贡献度,确定高压电缆主要异常指标;接着通过计算高压电缆各分段统计量的值,确定电缆异常区域;最后利用广东珠海供电局辖区内220 k V高压电缆统计资料验证所提策略的正确性。     

动态多流形投影算法在统计过程监测中的应用

为了解决工业数据的序列相关性以及数据的全局和局部结构在某些异常状态下的变化问题,通过"时滞偏移"方法将动态行为纳入多流形投影(multi-manifold projections,MMP)模型,提出一种动态多流形投影算法(dynamic multi-manifold projections,DMMP)在统计过程监测中的...     

非齐次泊松过程中向量参数极大似然估计的重对数律

对于具有向量参数的非齐次泊松过程的一般模型,论证了向量参数极大似然估计每个分量的收敛速度符合重对数律。     

基于非负矩阵分解的流程工业过程监控方法

提出了一种新的基于非负矩阵分解(NMF)的过程监控方法.考虑到数据的某些局部特征能够包含许多重要信息,有助于对异常情况进行检测,将NMF引入工业过程监控领域,并详述了基于NMF的过程监控方法.基于TE过程的仿真实验验证了该方法的有效性.     

无4-圈和5-圈的平面图的k-frugal列表染色

在图G的一个正常点染色c中,对于图中任意一点v,如果每种颜色在点v的邻点中至多出现k-1次,这个染色就称为图G的一个k-frugal染色。关于无4-圈和5-圈的平面图的k-frugal列表染色问题,有以下两个结论:(1)对于一切不含4-圈和5-圈的平面图,如果其最大度满足Δ≥3k+8,其k-frugal列表色数小于等于「Δ/(k-1)+2;(2)一切不含4-圈和5-圈的平面图,则其k-frugal列表色数小于等于「Δ/(k-1)+5。     

基于拉普拉斯正则化概率主元分析的故障检测

概率主元分析(PPCA)及其扩展方法用于过程监测时,只提取了过程数据的全局特征,并未考虑数据的局部结构.当数据的流形结构复杂时,传统的全局建模方法难以获得准确的预测效果.提出了一种基于拉普拉斯正则化的概率主成分(LapPPCA)模型,将数据的流形结构引入到传统概率模型的似然函数中,使得LapPPCA能够同时提出数据的全局和局部特性.同时提出了基于LapPPCA的过程监测模型,并在田纳西-伊斯曼(TE)过程上验证了该方法的有效性.     

区间值决策系统的特定类β分布约简

属性约简是粗糙集理论的重要研究方向之一,区间值决策系统的β分布约简保持约简前后对应的β分布不变。在实际需求中,属性约简通常只需要关注某一决策类而非所有的决策类,本文在区间值决策系统中的β分布约简基础上提出了基于特定类的β分布约简理论框架。首先,定义了特定类的β分布约简基本概念,然后构造了特定类的β分布约简差别矩阵,最后提出基于差别矩阵的特定类β分布约简算法。在实验中,采用6组UCI数据集分别在全类算法和特定类算法进行约简结果和约简效率的比较。结果表明,本算法约简结果能保持关于特定类对应的β分布约简前后不变,特定类算法的约简长度小于等于全类算法的约简长度,且算法效率高于全类算法效率。