资料介绍
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。
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