【摘 要】
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针对化工过程在多种运行模式下多种流形结构具有不同最优近邻数问题,提出了基于聚类选择k近邻的局部线性嵌入（LLE）过程监控方法。使用LLE算法提取高维数据的低维子流形,通过局
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61203020,61503181）：江苏省自然科学基金项目（BK20141461,BK20140953）.
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针对化工过程在多种运行模式下多种流形结构具有不同最优近邻数问题,提出了基于聚类选择k近邻的局部线性嵌入（LLE）过程监控方法。使用LLE算法提取高维数据的低维子流形,通过局部线性回归得到高维数据空间到特征空间的映射矩阵;选择Silhouette指标作为聚类有效性指标评估嵌入空间样本信息的相似性,进而确定最优近邻数,根据映射矩阵构建故障监控统计量及其控制限,进行故障检测。最后将所提算法与其他经典算法应用于TE化工过程对比分析,验证了算法的有效性。
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