基于局部临近标准化的FD-KNN故障检测

针对方差相差大的多模态故障诊断数据问题,提出一种基于局部临近标准化(local nearest neighborhood standardization,LNNS)的k近邻故障检测方法(fault detection-k-nearest neighbor rule,FD-KNN)。首先,计算每个样本的局部近邻,采用近邻特征实现标准化,克服传统标准化方法 Z-score将多模态数据看成一个整体而使数据不准确问题;其次,计算每个样本间距离,建立局部临近标准化距离模型,通过临近距离确定控制限。最后,在半导体生产过程中进行仿真应用研究,通过实验结果的比较与分析表明了所提方法的有效性。