本文關鍵詞：基于改進局部線性判別分析的化工系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法

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【摘要】：針對化工系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出的強非線性、數(shù)據(jù)高維等特點,將標注樣本的局部線性分析與訓練樣本的全局分析相結(jié)合,提出一種改進的局部線性判別分析方法。利用訓練樣本標簽信息,以異類樣本點間的最小歐式距離重新定義異類樣本之間的邊界,構(gòu)建了新的局部類間離散度矩陣;引入全局離散度矩陣強化訓練樣本全局分析,克服了只計算局部離散度矩陣的缺點。在田納西—伊斯曼過程數(shù)據(jù)和某企業(yè)壓縮機組監(jiān)測數(shù)據(jù)上進行了仿真實驗,結(jié)果表明所提方法與局部線性判別分析等若干種非線性分析方法相比,具有更好的非線性處理能力,可以獲得更高的異常狀態(tài)識別準確率。
【作者單位】： 西安交通大學機械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51375375)~~
【分類號】：TP274
【正文快照】： 0引言流程工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)是由諸多動力機械裝置、反應設備及自動化控制系統(tǒng)通過物料、信息、能量耦合而成的分布式復雜機電系統(tǒng)。這類系統(tǒng)的故障數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出強非線性、耦合性、隨機性和數(shù)據(jù)高維等特點,傳統(tǒng)的故障診斷方法難以滿足其故障診斷及狀態(tài)監(jiān)測的需要。針對以上特點,國內(nèi)

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