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。     

动态局部邻域主多项式分析故障检测研究

针对复杂工业过程中存在的动态性、多模态及非线性等特征,提出一种动态局部邻域主多项式分析(DNSPPA)的故障检测算法。首先,设置一定长度的时间窗来描述样本点之间的时序相关关系;其次,寻找时间窗内样本在空间方向上的局部近邻集,利用近邻集对数据样本进行标准化处理;最后,在标准化处理后的数据上建立PPA模型,计算统计量并确立控制限进行故障检测。DNSPPA方法能解决复杂工业过程中的动态时序问题和多模态数据中心漂移的问题,从而降低多模态结构对PPA检测性能的影响。使用具有动态特征的多模态非线性数值例子和青霉素数据对DNSPPA方法进行仿真测试,并与主元分析法(PCA)、主多项式分析法(PPA)进行对比,仿真结果表明,DNSPPA方法能更加及时地检测到故障,且故障检测率较高。     

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。     

基于LNS-DEWKECA算法的多模态工业过程故障检测

受市场需求主导,工业过程需要在多种工作模态下切换,数据往往呈现多模态复杂分布特性,研究多模态的故障检测技术对于保障工业过程的安全运行具有重要意义.为此,提出一种基于局部近邻标准化(LNS)和方向熵加权核熵成分分析(DEWKECA)的故障检测算法.利用LNS实现多模态数据的标准化,相比于全局标准化,LNS可以有效消除多模态特性;考虑到故障样本与正常样本在变化趋势上的差异,定义样本变化方向的信息熵为方向熵,用来衡量样本变化方向的无序程度,从而利用DEWKECA实现数据降维,可以更有效提取数据变化方向特征;考虑到多模态数据往往服从非高斯分布,采用局部离群因子(LOF)算法建立监控统计量,根据核密度估计确定其控制限.最后,通过数值例子及TE过程仿真验证所提出算法的有效性.     

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。     

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。     

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.     

基于改进尺度的统计建模数据中离群点去除算法及应用

鉴于传统鲁棒离群点去除算法不能准确估计过程采样数据的均值和协方差,导致基于PCA的统计建模监控影响故障诊断效果的局限性,本文提出一种综合CDCm与MVT的异常检测算法,可以克服上述缺陷.通过改进尺度方法对过程原始采样数据实现准确估计并进行中心化和标准化处理,运用采样数据中的最大变量值来计算距离,采用CDCm算法求出样本...     

基于网格查询的局部离群点检测算法

针对基于密度的局部离群因子算法（LOF），需要计算距离矩阵来进行[k]近邻查寻，算法时间复杂度高，不适合大规模数据集检测的问题，提出基于网格查询的局部离群点检测算法。算法利用距离目标网格中的数据点最近的[k]个其他数据点，一定在该目标网格或在该目标网格的最近邻接网格中这一特性，来改进LOF算法的邻域查询操作，以此减少LOF算法在邻域查询时的计算量。实验结果证明，提出的LOGD算法在与原LOF算法具有基本相同的检测准确率的情况下，能够有效地降低离群点检测的时间。     

一种增强的局部异常挖掘方法

异常检测在许多领域有重要应用.在提出度量具有混合属性的对象间差异性方法的基础上,将加权幂平均引入数据挖掘,提出一种基于最近邻的异常检测方法,这种方法采用广义局部异常因子GLOF度量对象的异常程度,不需要阈值或数据集中异常数据个数的先验知识.理论分析表明,GLOF具有好的性质.实验表明:①对象间差异性定义适合于混合属性的数据集;②GLOF比LOF,CBLOF,RNN更准确地刻画了局部异常;③“Bσ”准则简单但切实可行.