| 近邻标准化样本核特征量驱动的间歇过程故障检测 |
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| 引用本文： | 郭小萍,姜芹芹,李元. 近邻标准化样本核特征量驱动的间歇过程故障检测[J]. 计算机与应用化学, 2014, 31(10): 1157-1161 |
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| 作者姓名： | 郭小萍 姜芹芹 李元 |
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| 作者单位： | 沈阳化工大学信息工程学院,辽宁,沈阳,110142 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点资助项目，国家自然科学基金资助项目，辽宁省教育厅科学研究项目，辽宁省博士启动基金项目 |
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| 摘 要： | 针对间歇过程的多工况和非线性特征,提出一种基于近邻特征标准化(Nearst Neighborhood Feature Standardization,NNFS)样本的核特征量(Kernel Feature Statistics,KFS)故障检测方法。首先,将间歇过程数据按批次方向展开构成二维建模样本,计算每个样本的局部近邻,采用近邻特征实现标准化,提取多工况批次之间的正常偏差,克服Z-score标准化将多工况过程数据看作一个整体而造成的不准确问题。其次,通过核方法将经过标准化后的样本映射到高维空间,在核空间建立监视模型,计算特征量,并提出采用方差分析(variance,VAR)方法确定核参数,通过核密度估计法确定统计控制限。最后,在青霉素发酵过程进行仿真研究,通过比较表明了所提方法的有效性。
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| 关 键 词： | 近邻特征 核主元分析 多工况间歇过程 故障检测 非线性 |
Fault detection based on kernel feature statistics of samples standardized with nearest neighborhood for batch process |
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| Guo Xiaoping,Jiang Qinqin,Li Yuan. Fault detection based on kernel feature statistics of samples standardized with nearest neighborhood for batch process[J]. Computers and Applied Chemistry, 2014, 31(10): 1157-1161 |
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| Authors: | Guo Xiaoping Jiang Qinqin Li Yuan |
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| Affiliation: | Guo Xiaoping;Jiang Qinqin;Li Yuan;College of Information Engineering,Shenyang University of Chemical Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | nearest neighborhood feature (NNF) kernel principal component analysis (KPCA) multimode batch process fault detection nonlinear |
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