【摘 要】
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故障诊断对保证流程工业生产安全、提高产品质量有着重要作用。本文针对实际流程工业过程中存在的数据信息提取、多模态、数据分布复杂等问题,对流程工业故障诊断方法进行研
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故障诊断对保证流程工业生产安全、提高产品质量有着重要作用。本文针对实际流程工业过程中存在的数据信息提取、多模态、数据分布复杂等问题,对流程工业故障诊断方法进行研究。具体包括:(1)针对传统主元分析方法在数据降维中仅考虑数据全局结构的问题,采用一种局部整体结构保持投影(LGSPP)算法,使投影后的低维空间不仅和原始空间有相似的整体结构,而且保留了相似的局部结构。将高维数据降维到低维空间后,构造统计量和贝叶斯分类器对故障进行检测和辨识;考虑到数据中存在的动态问题,构造含有前h个观测的增广矩阵,将其应用到LGSPP算法中,改善了动态工业过程的故障检测效果。TE过程的仿真结果表明了算法的有效性。(2)从数据预处理的角度改善工业过程数据的多模态问题,在对数据进行标准化处理时引入局部近邻标准化策略,得到LNS-LGSPP算法。采用LNS对数据进行标准化处理,去除不同变量量纲的影响以及多模态数据的多分布特征,将处理后的数据应用到LGSPP算法中进行故障检测。数值仿真和TE过程的仿真结果表明了该算法在多模态过程监控中的有效性。
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