文献类型：期刊文章

作　　者：冯立伟[1,2] 张成[1,2] 李元[2] 谢彦红[1,2]

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

机构地区：[1]沈阳化工大学数理系,辽宁沈阳110142 [2]沈阳化工大学过程故障诊断研究中心,辽宁沈阳110142

出　　处：《化工学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61490701;61673279);辽宁省教育厅基金项目(L2015432);辽宁省自然科学基金项目(2015020164)~~

年　　份：2018

卷　　号：69

期　　号：7

起止页码：3159-3166

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：现代工业产品的生产往往需要多个生产阶段,多阶段生产过程的故障检测成为一个重要问题。多阶段过程数据具有多中心、各工序数据结构不同等特征。针对多阶段过程数据的特征,提出了基于双近邻标准化和主元分析的故障检测方法(DLNS-PCA)。首先寻找样本的双层局部近邻集;其次使用双层局部近邻集的信息标准化样本,得到标准样本;最后在标准样本集上使用主元分析方法进行故障检测。双局部近邻标准化能够将各阶段数据的中心平移到同一点,并且调整各阶段数据的离散程度,使之近似相等,从而将多阶段过程数据融合为服从单一多元高斯分布的数据。进行了青霉素发酵过程故障检测实验,实验结果表明DLNS-PCA方法相对于PCA、KPCA、FDk NN等方法对多阶段过程故障具有更高的检测率。DLNS-PCA方法提高了多阶段过程故障检测能力。

关 键 词：多阶段  故障检测 模型  主元分析 过程控制

分 类 号：TP277]