【摘要】：Fisher判別分析(FDA)是一種有效的化工過程故障模式分類方法,但是其忽視了數(shù)據(jù)局部結(jié)構(gòu)信息的挖掘。針對該問題,提出一種多塊局部Fisher判別分析(MLFDA)方法,以更有效地識別化工過程故障。從變量和樣本兩個(gè)維度來分析數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)特性。針對變量維度的局部信息挖掘問題,設(shè)計(jì)了一種基于變量與數(shù)據(jù)集主元空間的相關(guān)度的變量分塊方法,將全局過程變量劃分為多個(gè)局部變量塊。進(jìn)一步考慮到樣本維度的局部結(jié)構(gòu)特性,應(yīng)用基于局部權(quán)重因子的局部Fisher判別分析(LFDA)為每個(gè)局部變量塊構(gòu)建分類器。提出一種基于分類性能加權(quán)的多分類器集成方法,以融合不同分類器的決策結(jié)果。在Tennessee Eastman過程上的仿真結(jié)果說明,M LFDA方法具有比傳統(tǒng)的FDA和LFDA方法更低的故障誤分類率。
[Abstract]:Fisher discriminant analysis (FDA) is an effective method for classification of fault patterns in chemical processes, but it ignores the mining of local structure information. To solve this problem, a multi-block local Fisher discriminant analysis (MLFDA) method is proposed to identify chemical process faults more effectively. The local structure of data is analyzed from two dimensions: variable and sample. To solve the problem of local information mining of variable dimension, a variable block method based on the correlation between variables and the principal component space of the dataset is designed. The global process variables are divided into several local variable blocks. Considering the local structure of the sample dimension, the local Fisher discriminant analysis (LFDA) based on the local weight factor is used to construct the classifier for each local variable block. A multi-classifier ensemble method based on classification performance weighting is proposed to fuse the decision results of different classifiers. The simulation results on the Tennessee Eastman process show that the M LFDA method has a lower fault error classification rate than the traditional FDA and LFDA methods.
【作者單位】： 中國石油大學(xué)(華東)信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61403418,61273160,21606256) 山東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(ZR2014FL016,ZR2016FQ21,ZR2016BQ14) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(17CX02054) 研究生創(chuàng)新工程資助項(xiàng)目(YCX2017058)
【分類號】：TQ050.7

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