【摘 要】
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随着信息采集技术和计算机技术的发展,现代工业系统日益精密,每个部件之间相互关联,生产过程愈加复杂。为了保证工业生产过程安全稳定的运行,需要及时发现故障的发生,然后采取一定措施,将损失降到最小。在工业技术发展的过程中,先后出现各种各样的故障检测方法。根据生产过程以及生产领域的不同,这些方法被广泛的应用。传感器技术以及工业自动化技术的快速发展,使得更多的历史数据能够被保留下来,这些数据包含着许多与故障
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随着信息采集技术和计算机技术的发展,现代工业系统日益精密,每个部件之间相互关联,生产过程愈加复杂。为了保证工业生产过程安全稳定的运行,需要及时发现故障的发生,然后采取一定措施,将损失降到最小。在工业技术发展的过程中,先后出现各种各样的故障检测方法。根据生产过程以及生产领域的不同,这些方法被广泛的应用。传感器技术以及工业自动化技术的快速发展,使得更多的历史数据能够被保留下来,这些数据包含着许多与故障相关的有用信息。如何利用这些收集到的高维非线性历史数据,建立模型进行故障检测,具有重要的研究意义。（1）考虑到局部保持投影算法是拉普拉斯特征映算法的一种“线性近似”,无法很好的处理非线性数据,提出了一种基于核线性判别投影的故障检测方法。该方法通过核线性判别分析引入类别标签信息去构建局部保持投影算法的相似度矩阵。此相似度矩阵能减少异类样本的交叠,使同类样本更加聚集,在处理非线性数据上有较好的性能。最后,在TE数据集和青霉素发酵数据集上,将该方法与相关方法进行故障检测实验对比,结果表明所提方法对非线性数据具有更好的检测效果。（2）核线性判别投影算法能够对非线性数据进行有效降维,保留最主要的特征作为故障检测依据。但由于数据具有非线性特点,即使经过处理后的数据分布也并不是规则的。为了提高核线性判别投影算法的检测率,提出了一种基于核线性判别投影和超椭球支持向量数据描述的故障检测方法。该方法利用核线性判别投影算法对数据进行线性化处理,然后,代入到所提出的超椭球支持向量数据描述模型中。超椭球支持向量数据描述可以求得更加准确的分类边界,使得超椭球体包含尽可能多的目标样本,包含尽可能少的非目标样本。同样利用田纳西伊斯曼过程数据集和青霉素发酵数据集验证了所提方法的有效性。
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