發(fā)布時間：2017-08-24 21:37

  本文關(guān)鍵詞：基于聚類選擇k近鄰的LLE算法及故障檢測

  更多相關(guān)文章： 局部線性嵌入 最近鄰數(shù) 子流形 故障檢測 聚類指標

【摘要】：針對化工過程在多種運行模式下多種流形結(jié)構(gòu)具有不同最優(yōu)近鄰數(shù)問題,提出了基于聚類選擇k近鄰的局部線性嵌入(LLE)過程監(jiān)控方法。使用LLE算法提取高維數(shù)據(jù)的低維子流形,通過局部線性回歸得到高維數(shù)據(jù)空間到特征空間的映射矩陣;選擇Silhouette指標作為聚類有效性指標評估嵌入空間樣本信息的相似性,進而確定最優(yōu)近鄰數(shù),根據(jù)映射矩陣構(gòu)建故障監(jiān)控統(tǒng)計量及其控制限,進行故障檢測。最后將所提算法與其他經(jīng)典算法應(yīng)用于TE化工過程對比分析,驗證了算法的有效性。
【作者單位】： 南京工業(yè)大學電氣工程與控制科學學院;
【關(guān)鍵詞】： 局部線性嵌入 最近鄰數(shù) 子流形 故障檢測 聚類指標
【基金】：國家自然科學基金項目(61203020,61503181) 江蘇省自然科學基金項目(BK20141461,BK20140953)~~
【分類號】：TQ015.9
【正文快照】： 引言現(xiàn)代化工過程中存在強非線性、強耦合性和多模態(tài)等特性,使得過程數(shù)據(jù)不能直接反映其運行狀態(tài),需要提取有效數(shù)據(jù)進行分析[1]。傳統(tǒng)的線性降維算法,如PCA[2],保持了數(shù)據(jù)集的全局距離結(jié)構(gòu)不變,不能保持非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的內(nèi)在流形�；诤撕瘮�(shù)的非線性降維算法,如KPCA[3],采用

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 郭碧君;于百愷;朱登軍;曹菲;;自主研發(fā)的PA儀表在線故障檢測裝置及其應(yīng)用[J];水泥工程;2012年03期

2 趙小強;薛永飛;;基于核T-PLS的化工過程故障檢測算法[J];化工學報;2013年12期

3 馬賀賀;胡益;侍洪波;;基于馬氏距離局部離群因子方法的復(fù)雜化工過程故障檢測[J];化工學報;2013年05期

4 王迎;王新明;趙小強;;基于小波去噪與KPCA的TE過程故障檢測研究[J];化工機械;2011年01期

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中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 胡益;馬賀賀;侍洪波;;基于魯棒PLS的化工過程故障檢測[A];第25屆中國控制與決策會議論文集[C];2013年

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本文編號：733265