【摘 要】
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针对工业过程的多模态和非高斯特性,提出一种基于改进局部熵主元分析(ILEPCA)的故障检测方法。引入k近邻的均值对局部概率密度函数进行改进,构造改进的局部熵数据剔除多模态
【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(61673279);辽宁省自然科学基金(201602584)
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针对工业过程的多模态和非高斯特性,提出一种基于改进局部熵主元分析(ILEPCA)的故障检测方法。引入k近邻的均值对局部概率密度函数进行改进,构造改进的局部熵数据剔除多模态和非高斯特性。对改进的局部熵数据建立主元分析(PCA)模型,根据核密度估计计算控制限。对于测试数据,运用改进的局部熵算法预处理后,向PCA模型上投影,计算统计量。通过比较统计量与控制限来进行故障检测。把该方法应用到数值例子和半导体过程故障检测,仿真结果表明,与PCA、核主元分析(KPCA)和局部熵PCA (LEPCA)相比,ILEPCA算
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