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      如何使用局部近鄰標準化和動態(tài)主元分析進行故障檢測分析策略

      2018-12-28 | rar | 0.77 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對工業(yè)過程的動態(tài)和多模態(tài)特性，提出一種基于局部近鄰標準化（ LNS）和動態(tài)主元分析（DPCA）相結(jié)合的故障檢測方法（ LNS-DPCA）。首先，在訓練數(shù)據(jù)集中尋找樣本的K近鄰集；然后，應用K近鄰集的均值與標準差對當前樣本進行標準化處理；最后，在新的數(shù)據(jù)集中應用DPCA方法確定T2和SPE控制限進行故障檢測。LNS方法能夠消除過程的多模態(tài)特征，使得標準化后數(shù)據(jù)近似服從多元高斯分布，且保持過程離群點偏離正常樣本軌跡；而結(jié)合DPCA方法則能夠提高對具有動態(tài)特性過程的監(jiān)視性能。利用數(shù)值例子和青霉素發(fā)酵過程進行仿真，并將測試結(jié)果與主元分析法（ PCA）、DPCA、K近鄰故障檢測（FD-KNN）等方法進行對比分析，驗證了LNS-DPCA方法的有效性。

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