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.     

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。     

基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测

针对工业过程数据存在的非高斯和多模态特性,提出一种基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测方法。首先将统计模量分析的方法应用到间歇过程训练数据集中,计算统计过程变量的均值和方差,将不等长的批次变成等长的统计量,保证统计模量近似服从高斯分布;然后运用差分算法使多模态变为单模态,最后运用LPP算法进行降维和特征提取,计算样本的T2统计量,并利用核密度估计确定控制限。对于新来的测试样本数据统计差分处理后,向LPP模型上进行投影,计算新数据的T2统计量并与控制限比较进行故障检测。最后通过半导体过程数据的仿真结果表明,该算法的故障检测效果最好,验证了所提方法的有效性。     

基于局部熵双子空间的多模态过程故障检测

为了提高非高斯工业过程的检测性能, 提出局部熵双子空间(LEDS)的多模态过程故障检测方法. 运用局部 概率密度估计构建数据的局部熵矩阵, 消除数据的多模态特性. 用Kolmogorov-Smirnov (KS)检验局部熵数据中变 量的正态分布特性, 对高斯分布和非高斯分布的数据分别建立基于PCA的高斯子空间和ICA的非高斯子空间故障 检测模型. 利用Bayesian决策将检测结果转化成发生故障概率的形式, 将检测结果组合成最终的统计信息, 进行故 障检测. 将该方法应用于数值例子和田纳西–伊斯曼多模态过程, 仿真结果表明, 该方法在误报率较低的情况下, 故 障检测率最高, 优于PCA、局部熵PCA(LEPCA)和局部熵ICA(LEICA)方法.     

基于差分的动态加权SVDD在多模态过程故障检测中的应用

传统SVDD作为一种单模态静态故障检测算法,对多模态动态过程故障的检测难以保证其检测的准确性和实时性。为了解决这一问题,提出一种基于近邻差分加权动态SVDD检测方法（NND-DWSVDD）。首先利用NND剔除数据多模态结构,保证过程数据服从单峰分布;对差分处理后的数据引入动态方法并加入权值将有用的信息凸显出来;最后利用SVDD方法建立监测模型实现在线监测。NND-DWSVDD提高了多模态动态过程故障检测率,对于多模态动态过程故障检测,NND-DWSVDD不要求多模型建模,只需单独的一个模型,符合单模态故障检测要求。通过多模态数值例子和半导体生产过程数据对该方法的有效性进行了验证。     

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。     

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...     

基于改进的证据更新工业过程故障诊断研究

工业生产过程的故障成因颇为复杂,一种故障的故障特征可能有多种表现形式,而多种故障又有可能表现出一种故障特征。因此单模型、单因素的故障诊断方法已显其不足。提出了改进的证据更新的动态故障诊断算法,并结合人工智能方法应用到硝酸生产过程故障诊断系统中。该方法通过对模糊神经网络的描述来确定故障诊断的辨识框架,应用新型的模糊推理方法生成诊断证据,诊断证据再基于改进的证据更新规则来实现证据的动态更新,根据结果来进行故障决策,从而解决了故障模式多样性、故障诊断动态性以及故障特征不确定性的问题。经实例验证,该方法的应用可提高故障诊断确诊率。     

Distributed fault detection in industrial system based on sensor wireless network

In metal cutting processes, an effective monitoring system, based on a suitably developed scheme or set of algorithms can maintain machine tools in good condition and delay the occurrence of tool wear. In this paper, an approach is developed for fault detection based on a distributed system. Firstly, identifying of sensor instrumentation system is responsible for the signal processing and the system fault information. Secondly, the sensor wireless networks are used to transmit the data (lower layer) to or receive the commands from the computer center (top layer). Thirdly, the computer center at the top layer will monitor the overall system and generate the alarm signals or the commands when the faults occur.     

基于简化因果图的工业过程故障根本变量诊断

在对工业过程故障进行根本原因诊断时,由于过程的自身特性和反馈控制等因素的干扰,使得变量因果图过于复杂从而使故障传播路径难以解释且不能找到导致故障的根本变量。提出一种简化因果图的方法,通过两步走对收敛交叉映射法构建的因果图实现简化,保留主要的故障传播路径。首先采用模糊综合评判法判别因果图中不确定性的关系;然后通过求解最大生成树,得到赋权无向图,并根据变量间因果关系选取根节点,分析赋权无向图获得新路径,从而将其改进成赋权有向图。在田纳西—伊斯曼过程进行验证实验,并与传统收敛交叉映射法进行比较,结果表明所提出方法的有效性。     

基于分层分块DLPPCA-SVM的复杂工业过程监测与故障诊断方法

针对工业过程动态性及非线性强等特点,提出一种基于动态局部保持主成分分析法的过程监测方法.该方法通过构造扩展矩阵来解决动态过程中各采样点间相关性强的问题,并将局部保持投影(LPP)与主成分分析法(PCA)相结合从而实现提取流形结构的最大方差信息.在此基础上,针对复杂工业过程变量复杂多变、呈不同特性的特点,提出基于分层分块DLPPCA-SVM(dynamic locality preserving principal component analysis-support vector machine, DLPPCA-SVM)的过程监测及故障诊断方法,该方法针对不同特性的子块分别采用DLPPCA和PCA进行建模,并利用支持向量机进行故障诊断.将该方法用于田纳西-伊斯曼(TE)化工过程和发电机组的在线监测和故障诊断,仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

A fault detection system based on unsupervised techniques for industrial control loops

This research describes a novel approach for fault detection in industrial processes, by means of unsupervised and projectionist techniques. The proposed method includes a visual tool for the detection of faults, its final aim is to optimize system performance and consequently obtaining increased economic savings, in terms of energy, material, and maintenance. To validate the new proposal, two datasets with different levels of complexity (in terms of quantity and quality of information) have been used to evaluate five well‐known unsupervised intelligent techniques. The obtained results show the effectiveness of the proposed method, especially when the complexity of the dataset is high.     

Statistical process control based fault detection of CHP units

This paper describes a fault diagnosis method that provides early detection of fouling of the heat recovery system of combined heat and power units. Early detection of fouling build-up is difficult from basic data analysis methods due to limited instrumentation, and a unit can operate for many months with a reduced heat transfer rate before an unplanned shut down. This novel application of statistical process control (SPC) using an estimate of the coolant flow rate, provides advanced warning of fouling build-up and allows significantly increased energy recovery and reduced financial losses from unplanned unit shut down and incorrect fault identification.     

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...     

Outlier detection based on Gaussian process with application to industrial processes

Due to the extensive usage of data-based techniques in industrial processes, detecting outliers for industrial process data become increasingly indispensable. This paper proposes an outlier detection scheme that can be directly used for either process monitoring or process control. Based on traditional Gaussian process regression, we develop several detection algorithms, of which the mean function, covariance function, likelihood function and inference method are specially devised. Compared with traditional detection methods, the proposed scheme has less postulation and is more suitable for modern industrial processes. The effectiveness of the proposed scheme is verified by experiments on both synthetic and real-life data sets.     

基于自适应混合核典型变量分析的工业过程质量相关故障检测

质量相关故障检测技术是保障工业过程安全顺行和质量稳定的重要手段,是当前流程工业过程控制领域的研究热点.针对工业过程的非线性与动态特性及其质量相关故障的时变特性,提出一种基于自适应混合核典型变量分析(AMKCVA)的质量相关故障检测方法.该方法通过设计合理的混合核函数和自适应监测统计量,提升了工业过程质量相关故障的检测性...