【摘 要】
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提出一种不等长的多模态间歇过程故障检测方法。首先,运用局部加权算法对不等长批次数据进行预处理。在训练样本中确定不等长数据的最大可保留长度,利用k近邻信息,通过加权重
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目(61490701);国家自然科学基金项目(61174119);辽宁省教育厅项目(L2013155,L2015432);辽宁省教育厅重点实验室项目(LZ2015059)~~
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提出一种不等长的多模态间歇过程故障检测方法。首先,运用局部加权算法对不等长批次数据进行预处理。在训练样本中确定不等长数据的最大可保留长度,利用k近邻信息,通过加权重构出不等长批次缺失的数据点。其次,对等长的训练集构造局部近邻标准化矩阵,运用K-means算法进行模态聚类,使用局部离群因子方法确定第一控制限,并剔除离群样本。最后,对各个模态建立MPCA模型并确定第二控制限。根据各个模态控制限的匹配系数计算统一的统计量和控制限,在统一的控制限下进行多模态故障检测。将提出方法应用于半导体工业过程,仿真结果表明,
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