论文部分内容阅读
针对动态过程故障检测问题,提出一种基于局部保持投影(locality preserving projections,LPP)和扩展矩阵的动态局部保持投影(dynamic LPP,DLPP)新算法.相比动态主元分析(dynamic principal component analysis,DPCA)方法,该算法町以提取隐藏于过程数据中的低维流型信息,建立更精确的模型.首先选择合适的动态步数,构造扩展矩阵；然后使用LPP算法提取信息,将扩展矩阵空间划分为特征窄间和残差空间；最后针对这2个空间分别构造T~2和SPE统计量对工业过程进行监测.通过在田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)模型上的仿真研究,表明了该算法是有效的。