【摘 要】
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针对非线性、多模态间歇过程的故障检测问题,提出一种基于邻域保持嵌入的支持向量数据描述(support vector data description based on neighborhood preserving embedding,N
【机 构】
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沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心,辽宁沈阳110142
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针对非线性、多模态间歇过程的故障检测问题,提出一种基于邻域保持嵌入的支持向量数据描述(support vector data description based on neighborhood preserving embedding,NPE-SVDD)故障检测策略.首先,利用NPE算法将原始数据降维到特征空间.接下来,在特征空间建立SVDD模型,计算超球体的球心O和半径R.对于测试样本,计算其到球心的距离D,对比D与R的大小确定样本状态.检测样本状态后,应用距离贡献图法进行故障变量定位分析.NPE算法可以保留原始数据的局部信息;并通过结合SVDD分类规则代替原始NPE算法的T2和SPE统计量,消除了数据服从高斯分布的限制,提高了故障检测率.利用数值模拟过程和半导体蚀刻过程仿真,将实验结果与主元分析(principal component analysis,PCA)、NPE、SVDD等方法进行对比分析,验证了NPE-SVDD方法的有效性.
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