本文關(guān)鍵詞：時序約束NPE算法在化工過程故障檢測中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 過程控制 動態(tài)建模 鄰域保持嵌入 線性降維 故障檢測 實驗驗證

【摘要】：針對動態(tài)過程的故障檢測問題,在鄰域保持嵌入算法中改進鄰域挑選,提出一種新的維度約簡方法:時序約束鄰域保持嵌入(time constrained neighborhood preserving embedding,TCNPE)算法。與鄰域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)算法只通過歐氏距離挑選鄰域不同的是,TCNPE考慮到數(shù)據(jù)之間的時序相關(guān)性,在一定長度的時間窗之內(nèi)采用k-近鄰方法挑選鄰域,并對時間窗內(nèi)近鄰與非近鄰構(gòu)造局部約束關(guān)系。首先,利用TCNPE提取數(shù)據(jù)特征,進行線性降維,然后構(gòu)造T~2和SPE統(tǒng)計量并利用密度估計(kernel density estimation,KDE)確定其控制限。最后,通過數(shù)值例子和TE過程(Tennessee-Eastman process)仿真來說明本文方法的有效性。
【作者單位】： 華東理工大學(xué)化工過程先進控制和優(yōu)化技術(shù)教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 過程控制 動態(tài)建模 鄰域保持嵌入 線性降維 故障檢測 實驗驗證
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61374140);國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目(61403072)~~
【分類號】：TQ02;TP277
【正文快照】： 引言隨著集散控制系統(tǒng)(distributed control system,DCS)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(data mining)在實際化工過程中的應(yīng)用日益廣泛,能夠從實際過程運行中收集到大量的過程數(shù)據(jù)[1]。多元統(tǒng)計過程監(jiān)控(multivariatestatistical process monitoring,MSPM)中主元分析(principal component ana

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本文編號：653140