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 Li-wei;ZHANG Cheng;LI Yuan;XIE Yan-hong(College of Science,Shenyang University of Chemical Technology,Shenyang 110142,China;Research Center for Technical Process Fault Diagnosis and Safety,Shenyang University of Chemical Technology,Shenyang 110142,China)

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

出　　处：《控制工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61490701,61673279);2015辽宁省自然科学基金资助项目(2015020164);辽宁省教育厅重点实验室项目(LZ2015059);2015辽宁省教育厅项目(L2015432)

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：11

起止页码：1986-1993

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：工业过程往往运行于多个生产模态,针对多模态过程数据的空间分布特点:中心漂移和模态协方差差异明显,提出了基于权重k近邻的故障检测方法(FD-wkNN)。首先在训练数据集中寻找第k近邻并计算近邻距离;其次把此k近邻与其前K近邻集的局部近邻平均距离倒数作为权重,构建加权平均累积距离D作为统计量。加权平均累积距离可以有效降低中心漂移和协方差差异明显的影响;最后,利用核密度估计确定训练样本集统计量D的控制限,当新样本的加权平均累积距离大于控制限时,则其为故障;否则为正常。FD-wkNN具有对协方差较小模态的微弱故障的检测能力。通过模拟实例和青霉素发酵过程进行故障检测仿真实验,并与PCA,KPCA,FD-kNN等方法比较,验证了所提方法的有效性。

关 键 词：主元分析 核主元分析 K近邻 多模态 故障检测

分 类 号：TP277]