| 基于改进NPE算法的间歇过程故障检测 |
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| 作者姓名： | 赵小强 张和慧 |
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| 作者单位： | 1.兰州理工大学 电气工程与信息工程学院, 甘肃 兰州 730050;
2.兰州理工大学 甘肃省工业过程先进控制重点实验室, 甘肃 兰州 730050;
3.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 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61763029,61873116),国防基础科研项目(JCKY2018427C002),甘肃省高等学校产业支撑引导项目(2019C-05),甘肃省工业过程先进控制重点实验室开放基金(2019KFJJ01) |
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| 摘 要： | 由于间歇过程具有多模态和数据高斯与非高斯混合的特征,往往会造成故障检测准确率不高,影响监控性能,因此提出一种改进的NPE算法.该算法首先通过寻找每一个样本的局部k近邻集,对局部近邻求均值与标准差进行标准化,生成单一模态并使标准化后的数据近似服从多元高斯分布;然后结合邻域保持嵌入算法(neighborhood preserving embedding,NPE)对新的数据进行降维,对数据样本近邻间的局部信息与样本信息充分挖掘,提取数据的局部结构信息;最后利用支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)构建监控统计量Ω与控制限进行故障检测,从而实现比标准统计量SPE检测更快更好的效果.通过在青霉素发酵仿真实验平台进行测试,与NPE的SPE、Ω的统计量进行两类故障的对比,验证了本文提出的LNSNPE-SVDD算法的有效性.
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| 关 键 词： | 间歇过程 过程监控 局部近邻标准化 多模态 |
| 收稿时间： | 2018-11-19 |
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