【摘 要】
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提出一种基于余弦相似度的复杂网络故障检测方法。利用余弦相似度确定变量之间的相关性,得到邻接矩阵,进而构建变量之间的网络模型;结合系统的网络拓扑结构,计算相应的复杂网
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,北京化工大学智能过程系统工程教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61374166/61603025);北京市自然科学基金(4162045)
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提出一种基于余弦相似度的复杂网络故障检测方法。利用余弦相似度确定变量之间的相关性,得到邻接矩阵,进而构建变量之间的网络模型;结合系统的网络拓扑结构,计算相应的复杂网络度量指标,对比故障状态与无故障状态下的网络结构与度量指标的差异,确定故障源;最后利用Tennessee-Eastman(TE)过程故障检测实例,结果表明,与偏相关系数方法对比,本文所提方法能有效且更准确地检测出故障。
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