分段多向核主元分析的啤酒发酵过程故障检测

基于主元分析的故障诊断模型应用在非线性时变过程中具有局限性。基于间歇过程具有周期性这一特点,在非线性空间的数据提取中,将核变换理论引入其中,提出了一种改进的多向核主元分析故障诊断模型,该方法对于过程数据的非线性问题的解决和非线性信息的充分提取表现出很好的性能,使得非线性主元能够在高维特征空间中被快速提取。 对比实验结果表明,该方法对于缓慢时变的间歇过程具有很好的准确性与实时性。     

基于PC-wkNN的多工况间歇过程故障检测方法研究*

针对多工况间歇生产过程中,过程数据维数高、中心漂移和方差差异明显等特点,提出了基于主元分析和加权k近邻相结合的故障检测方法(PC-wkNN)。首先应用PCA确定训练数据主元模型,简约数据结构;其次在主元空间以训练样本的第k近邻的局部近邻平均距离倒数为权重,构建加权距离D.加权距离D可以有效降低工况中心漂移和方差差异明显的影响。最后,根据t分布确定统计量D的控制限,当测试样本加权距离D大于控制限,则其为故障;否则为正常。PC-wkNN提高了工况间歇过程故障检测率。通过两个模拟实例及青霉素发酵仿真实验,与PCA,KPCA,FD-kNN,PC-kNN等方法比较,验证了本文方法的有效性。     

逆投影主元分析方法及其在故障诊断中的应用

本文针对主元分析(PCA)方法在故障检测和诊断应用中的特点，对其进行拓展性研究，提出一种逆投影主元分析方法，意在提高故障检测灵敏度和诊断准确性。该方法针对主元分析将数据从原始变量空间投影到主元空间的特点，试图将含有故障信息的主元从主元空间逆投影回原始变量空间，确定出故障变量，从而实现故障诊断。     

改进特征样本方法的KPCA变压器故障检测模型

针对核主元分析（KPCA）监控模型由于建模样本不纯而导致故障检测失效问题,提出基于改进特征样本方法的KPCA故障检测模型并应用于变压器故障检测中。利用特征值变化信息,设计出异常样本剔除算法以避免异常样本被选入特征样本集;采用特征样本方法提取建模样本集,建立KPCA监控模型,采用复合统计量对变压器运行状态进行检测,实验结果验证了改进特征样本算法的有效性,表明提出的方法具有较高的故障敏感性和检测效率。     

时段划分的多向主元分析间歇过程监测及故障变量追溯

针对间歇过程的多时段特性,提出一种生产过程操作时段划分方法.该方法利用反映过程特性变化的负载矩阵以及主成份矩阵的变化实现了间歇过程子时段的两步划分.提出了基于加权负载向量夹角余弦的负载矩阵相似性度量以及基于加权奇异值变化的奇异值矩阵相似性度量方法,以更客观的反映负载矩阵以及奇异值矩阵的相似性,进而更准确的判断过程特性的变化.根据同一操作子时段的过程特性,其负载矩阵和奇异值矩阵相似性较大的特点,实现了生产过程的子时段划分.将基于子时段划分的多向主元分析(MPCA)建模应用于三水箱系统的在线监测和故障变量追溯,实验结果验证了该方法的有效性.     

基于多块核主元分析的复杂过程的分散故障诊断

提出多块核主元分析算法, 基于此算法针对复杂过程提出了新的故障检测和诊断方法. 通过对整体过程分块统计残差实现非线性过程的分散故障诊断目的, 相应的控制限用来分离引起故障的位置或发现引起故障的变量. 提出的方法应用到田纳西过程得出的结论为: 该方法能够有效地提取块内和块间的非线性信息并显示出优越的故障诊断能力.     

一种基于主成分分析的 Codebook 背景建模算法

混合高斯(Mixture of Gaussian, MOG)背景建模算法和Codebook背景建模算法被广泛应用于监控视频的运动目标检测问题,但 混合高斯的球体模型通常假设RGB三个分量是独立的, Codebook的圆柱体模型假设背景像素值在圆柱体内均匀分布且背景亮度值变化方向指向坐标原点,这 些假设使得模型对背景的描述能力下降. 本文提出了一种椭球体背景模型,该模型克服了混合高斯球体模型和Codebook圆柱体模型假设的局限 性,同时利用主成分分析(Principal components analysis, PCA)方法来刻画椭球体背景模型, 提出了一种基于主成分分析的Codebook背景建模算法.实验表明,本文算法不仅能够更准确地描述背 景像素值在RGB空间中的分布特征,而且具有良好的鲁棒性.     

一种改进的马氏距离相对变换主元分析方法及其故障检测应用

目前, 主元分析方法(PCA)在数据处理、模式识别、过程监测等领域得到了越来越广泛的应用, 但仍存在部分关键问题亟待解决. 本文为了提高PCA方法的故障检测性能, 进行了一系列的改进, 首先, 本文引入相对变换的概念, 使用马氏距离相对变换直接消除量纲, 通过理论推导证明了马氏距离相对变换可以对数据不进行标准化直接进行数据变换, 而且给出了在相对空间内数据进行PCA变换的合理解释, 表明了基于马氏距离相对变换的PCA故障检测方法可以有效的消除变量量纲对数据的影响, 提高数据的可分性. 其次, 改进了SPE监控指标, 提出一种基于马氏距离的平方预测误差指标, 更有效地实现对工业过程的故障检测. 最后, 将两种改进方法相结合, 提出改进的马氏距离相对变换PCA故障检测方法, 并以轧钢过程活套系统为背景, 实际数据仿真结果表明: 与PCA以及其它改进方法相比, 本文提出的方法具有更好的故障检测性能和实时性, 能准确、有效地检测出活套故障.     

The process chemometrics approach to process monitoring and fault detection

Chemometrics, the application of mathematical and statistical methods to the analysis of chemical data, is finding ever widening applications in the chemical process environment. This article reviews the chemometrics approach to chemical process monitoring and fault detection. These approaches rely on the formation of a mathematical/statistical model that is based on historical process data. New process data can then be compared with models of normal operation in order to detect a change in the system. Typical modelling approaches rely on principal components analysis, partial least squares and a variety of other chemometric methods. Applications where the ordered nature of the data is taken into account explicitly are also beginning to see use. This article reviews the state-of-the-art of process chemometrics and current trends in research and applications.     

基于混合动态主元分析的故障检测方法

针对基于动态主元分析的故障检测方法存在的主元个数较多以及计算效率低等问题,本文提出基于混合动态主元分析(Hybrid Dynamic Principal Component Analysis,HDP-CA)的复杂过程故障检测方法。该方法采用分步策略消除数据之间的自相关和互相关性,提高了故障检测的精度和效率。对TE过程典型故障和热连轧过程中断带故障检测结果表明:HDPCA方法提取的主元个数少于DPCA方法提取的主元个数。并且,基于HDPCA的T2和SPE统计量的检测性能和检测精度都由于基于DPCA的统计量。因此,本文提出的方法可以准确有效地检测出故障。     

基于主成分分析进行特征融合的JPEG 隐写分析

为了解决现有JPEG隐写分析方法特征冗余度高和未能充分利用特征间互补关系的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)进行特征融合的JPEG隐写分析方法,并分析所选特征之间的互补性.通过融合将互补特征结合在一起,更全面地反映载体和隐写信号间的统计差异,并用PCA分离出冗余成分,最终达到进一步提升准确率的目的.实验结果表明,在不同数据集和嵌入率情况下,该方法分析高隐蔽性隐写(如F5,MME和PQ)的准确率高于主要JPEG分析方法,在耗时上较现有特征层融合降维方法大为缩短.     

基于主成分分析的表面缺陷自动检测算法

为检测产品表面的缺陷,提出一种基于主成分分析的自动检测算法。利用主成分分析法进行图像重构,以增强缺陷特征,对比原图像与重构图像,得到缺陷信息,通过统计过程控制二值化方法检测出缺陷。实验结果表明,该算法检测效果较好,运算速度较快,对于80张不同的表面图片,平均缺陷检测率达80%。     

基于规范变量残差的化工过程微小故障检测与诊断

微小故障因其幅值低而易被噪声和过程扰动所掩盖,并且会随时间慢慢演变成过程中的严重故障.因此,微小故障的检测和诊断变得越来越重要.为了更有效地监测和诊断微小故障,提出了基于规范变量残差的化工过程微小故障检测和诊断方法.首先,对Hankel矩阵执行奇异值分解来获得主元和残差空间并根据过去和未来数据的差异,求得两个不同的规范...     

一种基于数据重构的KPCA故障识别方法

针对核主元分析(KPCA)方法只能实现故障检测,但无法实现故障变量识别的问题,提出一种基于数据重构的KPCA故障变量识别方法。采用改进的数据重构方法对各参数进行重构,然后利用故障识别指数对监控参数进行故障变量识别。通过对某型涡扇发动机进行实验的结果表明,该方法能够准确识别故障变量,从而有助于维护人员分析故障原因,初步确定可能的故障源,大大缩短故障定位及排故的时间,可预防重大事故的发生。     

基于SP-LNS-kNN的半导体生产过程故障检测方法研究*

半导体生产过程是典型的间歇过程,针对其过程数据的多模态、多阶段、模态结构不同和批次不等长等特点,提出了基于统计模量的局部近邻标准化和k近邻相结合的故障检测方法(SP-LNS-kNN)。首先计算样本的统计模量,其次对样本的统计模量使用其局部K近邻集进行标准化,最后计算样本与其前k近邻距离,得到平均累积距离D作为检测指标,进而对工业过程故障进行在线检测。统计模量保留了数据的主要信息,将二维样本数据简化为一维数据。局部近邻标准化可以有效降低中心漂移、模态结构差异明显的影响。SP-LNS-kNN不仅能够对大故障实现检测,并且能够提高对小模态的微弱故障的检测能力。使用SP-LNS-kNN对一个实际半导体生产过程数据进行故障检测实验,并将实验结果与PCA、kPCA、LOF和FD-kNN方法的结果进行对比分析,验证了本文方法的有效性。     

基于概率密度PCA的多模态过程故障检测

为了提高故障检测和分类能力,提出基于概率密度PCA的多模态过程故障检测算法。对各模态的训练数据建立PCA模型,计算各个模型的控制限和匹配系数。根据匹配系数计算各模态统一的控制限。对新来的数据,运用概率密度确定其模态。新来数据向对应模态的模型上投影并计算统一的统计量,比较统计量与控制限进行多模态过程故障检测。把该方法应用到数值例子和半导体过程中,仿真结果表明,该算法在分类及多模态过程故障检测方面具有很高的准确性。     

基于改进核主元分析的TE故障诊断

PCA、KPCA作为常用的多变量统计监控算法,一般适用于定常过程。针对实际工业过程的时变、非线性特性,提出一种基于分块的改进KPCA算法。该方法通过采用随时间更新的核矩阵代替固定核矩阵用于主元模型的建立,使非线性监控模型能够在线更新,从而提高KPCA的检测正确率。与KPCA方法相比,该方法的运算复杂度明显降低。将该方法应用于TE(Tennessee Eastman)过程,仿真结果显示,该方法具有较好的监测性能,且所需时间大大减小,说明了本算法的有效性。     

A general modeling and analysis framework for software fault detection and correction process

Software reliability growth modeling plays an important role in software reliability evaluation. To incorporate more information and provide more accurate analysis, modeling software fault detection and correction processes has attracted widespread research attention recently. In modeling software correction processes, the assumption of fault correction time is relaxed from constant delay to random delay. However, stochastic distribution of fault correction time brings more difficulties in modeling and corresponding parameter estimation. In this paper, a framework of software reliability models containing both information from software fault detection process and correction process is studied. Different from previous extensions on software reliability growth modeling, the proposed approach is based on Markov model other than a nonhomogeneous Poisson process model. Also, parameter estimation is carried out with weighted least‐square estimation method, which emphasizes the influence of later data on the prediction. Two data sets from practical software development projects are applied with the proposed framework, which shows satisfactory performance with the results. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于小波包去噪与PCA的故障检测与诊断方法研究

提出了一种基于小波包去噪和主元分析的故障检测和诊断方法.该方法利用小波包分解系数收缩的信号去噪法先对正常工况下的数据进行处理,然后运用T2统计、Q统计方法,结合主元得分图和变量贡献图对一模型进行了仿真研究.结果表明,该方法是有效的.     

基于交叉熵的改进NPE间歇过程故障检测算法

针对具有复杂动态特性的间歇过程进行故障检测,邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)算法在保持数据局部几何结构时因忽略全局信息而造成检测率较低的问题,提出一种基于交叉熵(cross entropy,CE)的邻域保持嵌入(CEGLNPE)算法.首先,将交叉熵保持全局结构的...