ISOMAP-LDA方法用于化工过程故障诊断

被引：4

作者：

成忠 ^{[1
]}

诸爱士 ^{[1
]}

陈德钊 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江科技学院化工系

[2] 浙江大学化工系

来源：

化工学报 | 2009年 / 60卷 / 01期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

流形学习; 集成等距特征映射; 线性判别分析; 故障诊断; Tennessee Eastman过程;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

针对化工连续生产过程的时序性及非线性等特征,提出一种新的基于数据驱动的化工过程故障诊断方法:ISOMAP-LDA。首先实行流形学习算法ISOMAP,在保持量测数据几何结构特性下完成非线性降维,然后基于提取的嵌入变量张成的低维空间,选用线性判别分析(LDA)构造故障模式类的判别函数,负责各采样个体故障类型的判定。将该方法用于仿真化工Tennessee East man过程的故障诊断,结果表明,ISOMAP-LDA方法不仅拥有较高的故障诊断能力,而且取得采样在低维空间的可视化表示。

引用

页码：122 / 126

页数：5

共 9 条

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