基于聚類選擇k近鄰的LLE算法及故障檢測(cè)
本文關(guān)鍵詞:基于聚類選擇k近鄰的LLE算法及故障檢測(cè)
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(cè) 聚類指標(biāo)
【摘要】:針對(duì)化工過(guò)程在多種運(yùn)行模式下多種流形結(jié)構(gòu)具有不同最優(yōu)近鄰數(shù)問(wèn)題,提出了基于聚類選擇k近鄰的局部線性嵌入(LLE)過(guò)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(guò)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(biāo)作為聚類有效性指標(biāo)評(píng)估嵌入空間樣本信息的相似性,進(jìn)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(jì)量及其控制限,進(jìn)行故障檢測(cè)。最后將所提算法與其他經(jīng)典算法應(yīng)用于TE化工過(guò)程對(duì)比分析,驗(yàn)證了算法的有效性。
【作者單位】: 南京工業(yè)大學(xué)電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 局部線性嵌入 最近鄰數(shù) 子流形 故障檢測(cè) 聚類指標(biāo)
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61203020,61503181) 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20141461,BK20140953)~~
【分類號(hào)】:TQ015.9
【正文快照】: 引言現(xiàn)代化工過(guò)程中存在強(qiáng)非線性、強(qiáng)耦合性和多模態(tài)等特性,使得過(guò)程數(shù)據(jù)不能直接反映其運(yùn)行狀態(tài),需要提取有效數(shù)據(jù)進(jìn)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。基于核函數(shù)的非線性降維算法,如KPCA[3],采用
【相似文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條
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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條
1 胡益;馬賀賀;侍洪波;;基于魯棒PLS的化工過(guò)程故障檢測(cè)[A];第25屆中國(guó)控制與決策會(huì)議論文集[C];2013年
,本文編號(hào):733265
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