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      如何使用局部近鄰標(biāo)準(zhǔn)化和動態(tài)主元分析進(jìn)行故障檢測分析策略

      2018-12-28 | rar | 0.77 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      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(biāo)準(zhǔn)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(xùn)練數(shù)據(jù)集中尋找樣本的K近鄰集；然后，應(yīng)用K近鄰集的均值與標(biāo)準(zhǔn)差對當(dāng)前樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；最后，在新的數(shù)據(jù)集中應(yīng)用DPCA方法確定T2和SPE控制限進(jìn)行故障檢測。LNS方法能夠消除過程的多模態(tài)特征，使得標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)近似服從多元高斯分布，且保持過程離群點(diǎn)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(jìn)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(jìn)行對比分析，驗證了LNS-DPCA方法的有效性。

      仿真 PCA 數(shù)據(jù)集
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