基于局部线性嵌入算法的化工过程故障检测

被引：12

作者：

马玉鑫

王梦灵

侍洪波

机构：

[1] 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室

来源：

化工学报 | 2012年 / 63卷 / 07期

关键词：

局部线性嵌入算法; 支持向量数据描述; 故障检测;

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：

随着工业过程日趋复杂,系统安全及产品质量的在线监控也变得日益重要。针对化工过程的非线性特点,提出了一种新的基于局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)流形学习算法和支持向量数据描述(sup-port vector data description,SVDD)的故障检测方法。首先,使用LLE提取高维数据的低维子流形,进行维数约减,以保存更多原有系统的非线性特性,通过局部线性回归得到高维数据空间到低维特征空间的映射矩阵,保证了算法的实时性;然后,为了避免数据噪声的累加对传统统计量的影响,引入SVDD直接根据特征空间建立SVDD模型,构造统计量并确定其控制限;最后,通过数字仿真及Tennessee Eastman(TE)过程仿真研究验证了本文方法的有效性。

引用

页码：2121 / 2127

页数：7

共 6 条

[1] Image feature optimization based on nonlinear dimensionality reduction [J].

Rong ZHU Min YAO School of Computer Science and Technology Zhejiang University Hangzhou China School of Information Engineering Jiaxing University Jiaxing China State Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University Nanjing China .

Journal of Zhejiang University Science A(An International Applied Physics & Engineering Journal), 2009, 10 (12) :1720-1737

[2]

动态系统的故障诊断技术[J]. 周东华,胡艳艳.自动化学报. 2009(06)

[3] Supervised locally linear embedding projection (SLLEP) for machinery fault diagnosis [J].