文献类型：期刊文章

作　　者：张成[1,2] 郭青秀[2] 冯立伟[1,2] 李元[2]

ZHANG Cheng;GUO Qingxiu;FENG Liwei;LI Yuan(Department of Science,Shenyang University of Chemical Technology,Shenyang Liaoning 110142,China;Research Center for Technical Process Fault Diagnosis and Safety,Shenyang University of Chemical Technology,Shenyang Liaoning 110142,China)

机构地区：[1]沈阳化工大学数理系,沈阳110142 [2]沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心,沈阳110142

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61490701;61673279);辽宁省自然科学基金资助项目(2015020164);辽宁省教育厅基金资助一般项目(L2015432)~~

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：9

起止页码：2730-2734

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对工业过程的动态和多模态特性,提出一种基于局部近邻标准化(LNS)和动态主元分析(DPCA)相结合的故障检测方法(LNS-DPCA)。首先,在训练数据集中寻找样本的K近邻集;然后,应用K近邻集的均值与标准差对当前样本进行标准化处理;最后,在新的数据集中应用DPCA方法确定T^2和SPE控制限进行故障检测。LNS方法能够消除过程的多模态特征,使得标准化后数据近似服从多元高斯分布,且保持过程离群点偏离正常样本轨迹;而结合DPCA方法则能够提高对具有动态特性过程的监视性能。利用数值例子和青霉素发酵过程进行仿真,并将测试结果与主元分析法(PCA)、DPCA、K近邻故障检测(FD-KNN)等方法进行对比分析,验证了LNS-DPCA方法的有效性。

关 键 词：局部近邻标准化  动态主元分析 多模态 青霉素发酵过程 故障检测

分 类 号：TP277]