【摘 要】
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针对间歇过程数据的动态特性带来的故障检测问题,提出一种双权重多邻域保持嵌入(double weight multiple neighborhoods preserving embedding,DWMNPE)算法.首先,为每个样本点寻找时间近邻来描述样本点之间的时序相关关系;其次,定义角度近邻,并为样本点寻找角度近邻和距离近邻,以表征样本点在空间上的相似性,通过提取这3种不同的流形特征,充分表征数据的局部结构特征;再次,构造一种新的目标函数,在考虑误差最小的同时兼顾3种近邻的顺序信息,可防止NPE算法在计算
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州730050
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针对间歇过程数据的动态特性带来的故障检测问题,提出一种双权重多邻域保持嵌入(double weight multiple neighborhoods preserving embedding,DWMNPE)算法.首先,为每个样本点寻找时间近邻来描述样本点之间的时序相关关系;其次,定义角度近邻,并为样本点寻找角度近邻和距离近邻,以表征样本点在空间上的相似性,通过提取这3种不同的流形特征,充分表征数据的局部结构特征;再次,构造一种新的目标函数,在考虑误差最小的同时兼顾3种近邻的顺序信息,可防止NPE算法在计算重构权值时丢失近邻顺序信息,在解决数据动态性的同时充分提取原始数据的本质局部结构;最后,对降维数据构造局部离群因子(local outlier factor,LOF)统计量进行监控,消除数据非高斯特性对监控效果的不利影响.数值例子和青霉素发酵过程仿真结果验证了DWMNPE方法对动态性间歇过程故障检测的有效性.
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