【摘 要】
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针对传统的数据驱动方法偏最小二乘法(PLS)中存在的多模态数据故障检测效果不佳的问题,提出了一种新的故障检测方法——基于局部近邻标准化(LNS)的PLS(LNS-PLS)。首先,利用LNS方法对原始数据进行高斯化处理,在此基础上建立PLS的监控模型,确定T~2和平方预测误差(SPE)的控制限;其次,对测试数据同样进行LNS标准化处理,再计算出测试数据的PLS监控指标来进行过程监视及故障检测,解决了
【机 构】
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沈阳化工大学信息工程学院,沈阳化工大学数理系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61490701,61673279),辽宁省教育厅重点实验室项目(LZ2015059).
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针对传统的数据驱动方法偏最小二乘法(PLS)中存在的多模态数据故障检测效果不佳的问题,提出了一种新的故障检测方法——基于局部近邻标准化(LNS)的PLS(LNS-PLS)。首先,利用LNS方法对原始数据进行高斯化处理,在此基础上建立PLS的监控模型,确定T~2和平方预测误差(SPE)的控制限;其次,对测试数据同样进行LNS标准化处理,再计算出测试数据的PLS监控指标来进行过程监视及故障检测,解决了PLS中无法处理多模态的问题。将所提方法应用于数值例子和青霉素生产过程,并将其测试结果与主成分分析(PC
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