【摘 要】
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针对工业生产过程故障检测模型不能及时更新的问题,提出了一种特征空间自适应k 近邻(feature spaceadaptive k-nearest neighbor,FS-AkNN)故障检测方法。首先利用主元分析对
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673279);国家自然科学基金重大项目(61490701);辽宁省科学事业公益研究基金(2016001006)
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针对工业生产过程故障检测模型不能及时更新的问题,提出了一种特征空间自适应k 近邻(feature spaceadaptive k-nearest neighbor,FS-AkNN)故障检测方法。首先利用主元分析对训练数据进行降维,构建特征空间,然后利用k 最近邻方法建立故障检测模型。在过程监视过程中,提出了基于距离规则的自适应更新故障检测模型。通过一个数值例子和TE 过程的仿真实验结果表明了该方法的有效性。
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