基于改进近邻标准化主多项式的故障检测研究

针对过程数据的多模态和非线性的特征,提出了改进的局部近邻标准化和PPA结合的过程故障检测方法.首先寻找每个样本的第一近邻样本,再寻找第一近邻样本的局部前k近邻集,用近邻集的均值和标准差进行数据标准化,最后使用主多项式分析(PPA)对标准化处理后的数据建模,计算T2和SPE统计量,并确定控制限进行故障检测.主多项式分析使...     

基于局部近邻标准化和动态主元分析的故障检测策略

针对工业过程的动态和多模态特性,提出一种基于局部近邻标准化（LNS）和动态主元分析（DPCA）相结合的故障检测方法（LNS-DPCA）。首先,在训练数据集中寻找样本的K近邻集;然后,应用K近邻集的均值与标准差对当前样本进行标准化处理;最后,在新的数据集中应用DPCA方法确定T²和SPE控制限进行故障检测。LNS方法能够消除过程的多模态特征,使得标准化后数据近似服从多元高斯分布,且保持过程离群点偏离正常样本轨迹;而结合DPCA方法则能够提高对具有动态特性过程的监视性能。利用数值例子和青霉素发酵过程进行仿真,并将测试结果与主元分析法（PCA）、DPCA、K近邻故障检测（FD-KNN）等方法进行对比分析,验证了LNS-DPCA方法的有效性。     

局部近邻标准化偏最小二乘的多模态间歇过程故障检测

本文针对多模态间歇过程数据多中心和模态方差差异明显的问题,提出了一种基于局部近邻标准化偏最小二乘方法.首先,采用统计模量方法处理间歇过程数据,再利用局部近邻标准化方法将统计模量后的训练数据进行高斯化处理,建立偏最小二乘监控模型,确定控制限;然后,同样对统计模量后的测试数据进行局部近邻标准化处理,再计算测试数据的高斯偏最小二乘监控指标,进行过程监视及故障检测.最后,通过数值实例和青霉素发酵过程验证方法有效性.实验结果表明所提方法解决了故障样本近邻集跨模态问题,对多模态数据具有更好的故障检测能力.     

基于邻域保持嵌入和标准距离K近邻的多模态过程故障检测

提出一种基于邻域保持嵌和标准距离K近邻(neighborhood preserving embedding-standard distance k nearest neighbor rule, NPE-SDKNN)的故障检测方法来解决非线性和多模态问题。首先,使用邻域保持嵌入方法提取数据中的流形结构,对数据进行降维;其次,在低维空间计算每个样本的标准距离,将各模态间的数据调整到同一尺度;最后使用标准距离的统计量对故障进行检测。邻域保持嵌入能够解决非线性问题和降低计算复杂度,标准距离K近邻通过用标准距离替代原始距离,消除了数据的多模态特征,使用NPE-SDKNN方法进行故障检测,能够提高多模态数据的故障检测率。在田纳西伊斯曼过程运用NPE-SDKNN方法,结果表明,相对于K近邻、主元分析、邻域保持嵌入、标准距离K近邻方法,NPE-SDKNN具有更高的故障检测率。     

模糊C均值聚类与K近邻算法的故障检测研究

基于K近邻的故障检测(FD-KNN)算法可以有效处理非线性、多模态的故障检测问题,但在过程故障检测中存在故障类型多、测量变量复杂等缺陷。将模糊C均值聚类(FCM)和K近邻(KNN)相结合,提出一种新的故障检测方法FCM-KNN。该方法与传统算法相比较,故障检测率有明显的提升。首先,应用FCM聚类将多模态训练集按模态聚类,同时根据样本与各聚类中心的距离比例来得到样本对于每个聚类中心的隶属度;再根据隶属度来判断样本所属模态,进而在各个模态下完成基于KNN的故障检测。通过多模态仿真实例进一步验证该方法的有效性。该方法具有检测率高、漏报和误报率低等优点,可有效提高检测效果。     

基于DKNPE方法的故障检测

针对传统方法对非线性或多模态间歇过程的故障检测率低的问题,提出一种基于K近邻邻域保持嵌入得分差分（difference of K nearest neighbors score associated with neighborhood preserving embedding,DKNPE）的健康状态监视方法。首先,通过NPE方法计算训练数据集的得分矩阵,称其为样本的本质得分。然后,在训练数据集计算每个样本的K近邻均值,并将其投影到低维空间以获得样本的估计得分。接下来,在差分子空间（diffe-rence subspaces,DS）和差分残差子空间（difference residual subspaces,DRS）中分别建立两个新的统计量对样本进行过程监控。将本方法在两个模拟数值例子和半导体蚀刻过程中进行测试,并与PCA、FD-KNN和NPE等传统方法进行对比分析, 测试结果验证了该方法的有效性。     

邻域保持嵌入—加权k近邻故障检测算法及其在半导体蚀刻过程中的应用

为了解决复杂的多模态过程故障检测问题,提出了邻域保持嵌入-加权k近邻规则（neighborhood preserving embedding-weighted k-nearest neighbors,NPE-wkNN）质量监控方法.首先,利用邻域保持嵌入（neighborhood preserving embedding,NPE）得到特征空间中数据的流形结构;然后,在特征空间中确定每个样本第k近邻的前K近邻集并计算样本的权重.最后,将样本的加权距离作为统计量对过程进行质量监控.NPE-wkNN方法在保持原始数据近邻结构的同时降低了计算复杂度,除此之外,权重规则消除了数据的多模态特征,从而提高了过程故障检测率.通过数值实例和半导体蚀刻工艺仿真实验,对比了传统的主元分析（principal component analysis,PCA）、NPE、k近邻（k-nearest neighbor,kNN）、加权k近邻（weighted kNN,wkNN）等方法,结果验证了本文方法的有效性.     

基于标准距离k近邻的多模态过程故障检测策略

工业产品的生产经常需要在不同模态间切换,多模态过程数据具有多中心和方差差异大等特点.针对多模态过程数据的特征,通过构造标准距离,提出了基于标准距离k近邻的故障检测策略(SD–kNN).首先在标准距离度量下计算样本与其前k近邻的距离;其次将近邻距离的平方和的均值作为样本的统计量D~2;最后,根据D~2的分布确定检测方法的控制限,当新样本的D~2大于控制限时,判定其为故障,否则为正常.标准距离使不同模态中样本间的近邻距离能够在同一尺度下度量,使得SD–kNN的D~2能够准确反映样本间的相似程度.进行了数值模拟过程和青霉素发酵过程故障检测实验. SD–kNN方法检测出了数值模拟过程的全部故障和青霉素过程95%以上的故障,相对于PCA, kPCA, FD–kNN等方法具有更高的故障检测率. SD–kNN继承了FD–kNN对一般多模态过程的故障检测能力,还能够对方差差异显著的多模态过程进行故障检测.     

基于TSNS-RAE的多模态过程故障检测

根据多模态工业生产过程的数据特点,提出基于时空近邻标准化和鲁棒自编码器(TSNS-RAE)的故障检测方法;TSNS处理数据时同时考虑了样本的时间近邻和空间近邻,可以消除数据动态性和多模态特征;相比于普通的自编码器,鲁棒自编码器提升了模型的抗噪性和鲁棒性,具有更好的提取非线性特征的能力;TSNS-RAE模型将原始数据空间分成模型空间和残差空间两部分,选择残差空间的SPE统计量作为监控统计量,通过数值案例和青霉素实验来验证TSNS-RAE的可行性。     

基于局部保持嵌入–K近邻比率密度的半导体 蚀刻过程故障诊断策略

针对多模态间歇过程存在数据维度高且方差差异较大的特征,提出一种基于局部保持嵌入–K近邻比率密度(NPE–KRD)规则的故障检测方法.首先,利用局部保持嵌入(NPE)方法将原始的高维数据投影到低维空间;其次,在低维空间通过计算样本的密度及其前K近邻密度的均值来建立K近邻比率密度(KRD);最后,根据核密度估计法确定统计量控制限并进行故障诊断. NPE方法既能够在低维空间保持数据局部近邻结构,又能够降低故障检测过程的计算复杂度.通过引入比率密度, NPE–KRD可以降低多模态方差结构差异对故障检测的影响,提高过程故障检测率.通过数值例子和半导体工业过程的仿真实验,并与主元分析、K近邻、局部保持嵌入等方法进行比较,验证了本文方法的有效性.     

基于改进的局部近邻标准化和kNN的多阶段过程故障检测

针对多阶段过程数据具有多中心和各工序结构不同的特征问题,提出了一种基于改进的局部近邻标准化和k近邻的故障检测（ILNS-kNN）方法。首先寻找样本的前k个近邻样本的前K局部近邻集;其次使用局部近邻集的均值和标准差来标准化样本,获得标准样本;最后在标准样本集上计算样本的累积近邻距离作为检测指标进行故障检测。改进的局部近邻标准化（ILNS）将各阶段数据的中心平移到原点,并且调整各阶段数据的离散程度,使之近似相等,从而将多阶段过程数据融合为服从单一多元高斯分布的单阶段数据。进行了青霉素发酵过程故障检测实验。实验结果表明ILNS-kNN方法对所设置的六类故障的检测率高于97%。ILNS-kNN方法在保持对一般多阶段过程故障的检测能力的同时,能够实现对阶段方差差异显著的多阶段过程故障的检测,从而更好地保证多阶段生产过程的安全性和产品的高质量。     

基于密度标准误差的局部保持投影故障检测策略

针对协方差结构具有显著差异的多模态过程故障检测问题,本文提出一种基于密度标准误差的局部保持投影故障检测策略(LPP-DSE).首先,根据样本距离矩阵确定样本截止距离;接下来,应用截止距离计算每个样本的本质密度及其前k近邻样本的估计密度;最后,通过样本的密度误差及其k近邻密度的标准差构建统计量并完成过程监控.本文方法通过应用局部保持投影(LPP)对过程数据进行维数约减可以保证过程监控的及时性;同时,通过设计密度标准误差(DSE)统计量可以有效提高多模态过程的故障检测率.此外,本文给出基于贡献图的诊断方法能够准确识别故障发生的原因.通过数值例子和半导体工业实例测试,并与主元分析、邻域保持嵌入、局部保持投影、k近邻故障检测等方法比较,实验结果进一步验证了LPP-DSE方法的有效性.     

基于改进偏最小二乘法的多模态过程故障检测方法

针对传统的数据驱动方法偏最小二乘法（PLS）中存在的多模态数据故障检测效果不佳的问题,提出了一种新的故障检测方法——基于局部近邻标准化（LNS）的PLS（LNS-PLS）。首先,利用LNS方法对原始数据进行高斯化处理,在此基础上建立PLS的监控模型,确定T²和平方预测误差（SPE）的控制限;其次,对测试数据同样进行LNS标准化处理,再计算出测试数据的PLS监控指标来进行过程监视及故障检测,解决了PLS中无法处理多模态的问题。将所提方法应用于数值例子和青霉素生产过程,并将其测试结果与主成分分析（PCA）、K最近邻（KNN）、PLS等方法进行对比分析。实验结果表明,所提方法的故障检测效果优于PLS、KNN、PCA,该方法在分类及多模态过程故障检测方面有较高的准确性。     

基于独立元的k近邻故障检测策略

k近邻故障检测(fault detection based on k nearest neighbors,FD–k NN)方法能够提高具有非线性和多模态特征过程的故障检测率.由于系统故障通常由潜隐变量异常变化引起,而该类型故障并不能被观测数据直观表现,因此直接在观测变量上执行FD–k NN方法,其故障检测率降低.本文旨在提高FD–k NN方法针对潜隐变量故障的检测能力,提出基于独立元的k近邻故障检测方法.首先,通过对观测数据应用独立元分析(independent component analysis,ICA)方法,获得独立元矩阵;接下来在独立元矩阵中应用FD–k NN方法进行故障检测.这等同于直接监控过程潜隐变量的变化,可以提高过程故障检测率.通过非线性实例仿真实验,证明本文方法检测潜隐变量故障是有效的;同时,在半导体蚀刻工艺过程的仿真实验中,与主元分析(principal component analysis,PCA)方法、核主元分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法、基于主元分析的k近邻故障检测(principal component–based k nearest neighbor rule for fault detection,PC–k NN)方法和FD–k NN方法进行对比,实验结果进一步验证了本文方法的有效性.     

基于扩散K近邻距离的间歇过程故障诊断

针对间歇过程多模态、变量非线性、非高斯分布等特征,提出一种基于扩散K近邻距离的故障诊断方法.该方法首先在样本集完全图中应用马尔科夫随机游走定义带有分量权重的扩散距离,可以有效提取数据样本的关联信息和统计特征,然后应用K近邻规则方法对样本数据进行故障诊断.这种应用扩散距离替换传统K近邻规则欧式距离的统计方法,既可以提升对数据样本关联性信息的有效提取能力,又可以使得K近邻规则处理非线性、多模态检测问题的性能得以保持.通过在半导体蚀刻批次过程中的仿真应用,与传统线性、非线性方法的对比分析,实验结果验证了方法的有效性.     

基于局部保持投影–加权k近邻规则的 多模态间歇过程故障检测策略

针对多模态间歇过程故障检测问题,本文提出一种基于局部保持投影–加权k近邻规则(LPP--Wk NN)的故障检测策略.首先,应用局部保持投影(LPP)方法将原始数据投影到低维主元子空间;接下来,在主元子空间中,应用样本第k近邻的局部近邻集确定每个样本的权重并计算权重统计量Dw;最后,应用核密度估计方法确定Dw控制限并进行故障检测.本文方法应用LPP对过程数据进行维数约减,既能够降低训练过程中离群点对模型的影响,又能够降低在线故障检测的计算复杂度.同时,加权k近邻规则(Wk NN)方法通过引入权重规则能够使得过程故障检测统计量分布具有单模态结构.相比传统的k NN统计量,本文引入的权重统计量具有更高的故障检测性能.通过数值例子和半导体蚀刻过程的仿真实验,并与主元分析(PCA), k NN, Wk NN, LPP--k NN等方法进行比较,实验结果验证了本文方法的有效性.     

基于反向K近邻的孤立点检测算法

提出了基于反向K近邻（RKNN）的孤立点检测算法ODRKNN。ODRKNN算法用每个数据点的反向k近邻个数来衡量该数据点的偏离程度,在综合数据集和真实数据集上的实验结果表明,该算法能有效地检测出孤立点,且算法的效率高于算法LOF和LSC的效率.     

基于统计模量和局部近邻标准化的局部离群因子故障检测方法

针对多工况过程数据的批次不等长、中心漂移、工况结构不同等特点,提出基于统计模量和局部近邻标准化的局部离群因子故障检测方法（SP-LNS-LOF）。首先计算每个训练样本的统计模量;然后使用局部近邻集标准化统计模量,得到标准样本;最后计算标准化样本的局部离群因子,并将其作为检测指标,将局部离群因子的分位点作为检测控制限,当在线样本的局部离群因子大于检测控制限时,判定其为故障;否则为正常。统计模量提取过程的主要信息,且消除批次不等长的影响;局部近邻标准化克服工况中心漂移和工况结构不同的困难;局部离群因子度量样本的相似度,实现故障样本和正常样本的分离。进行了半导体蚀刻过程故障检测仿真实验,实验结果表明SP-LNS-LOF检测出了全部21个故障,比主元分析（PCA）、核主元分析（kPCA）、基于k近邻的故障检测（FD-kNN）、局部离群因子（LOF）方法具有更高的检测率。理论分析和仿真实验说明SP-LNS-LOF方法适用于多工况过程故障检测,具有较高的故障检测效率,能保证多工况生产过程的安全性。