基于局部相对概率密度kNN的多模态过程故障检测

针对多模态过程数据方差差异明显的空间分布特点,提出一种基于局部相对概率密度k近邻(LRPD-kNN)的多模态过程故障检测方法。首先对训练数据进行标准化,计算训练数据的局部相对概率密度估计值,消除多模态数据的方差差异。然后,对预处理后的数据建立kNN模型,计算统计量和控制限。对于测试数据,计算与训练数据局部相对概率密度的欧式距离平方和,通过比较统计量与控制限进行多模态故障检测。将该方法应用到数值例子和半导体生产过程,仿真结果表明,提出的算法效果要优于PCA、kNN和局部离群因子(LOF)方法,说明算法在方差差异较大的多模态过程故障检测方面具有很高的准确性。     

一种基于改进局部熵PCA的工业过程故障检测方法

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算法在具有多模态和非高斯特性的工业过程故障检测中具有明显的优越性。     

一种不等长的多模态间歇过程故障检测方法

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,与传统的故障检测算法相比,本文算法提高了故障检测率,验证了该方法的有效性。     

一种不等长的多模态间歇过程故障检测方法

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,与传统的故障检测算法相比,本文算法提高了故障检测率,验证了该方法的有效性。     

基于非负矩阵分解的多模态过程故障监测方法

针对传统的多元统计故障监测方法往往需要假设测量数据服从单一高斯分布的不足,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)的多模态故障监测方法。首先使用标准的NMF算法对训练集数据进行聚类,将多模态数据划分到各个模态中;然后使用稀疏性正交非负矩阵分解(SONMF)算法对各模态分别建模,同时构造监控统计量进行故障监测。将提出的基于非负矩阵分解的多模态故障监测方法应用于数值例子和TE过程的仿真结果表明,该方法能够及时有效地检测出多模态过程中的故障。     

基于非负矩阵分解的多模态过程故障监测方法

针对传统的多元统计故障监测方法往往需要假设测量数据服从单一高斯分布的不足,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)的多模态故障监测方法。首先使用标准的NMF算法对训练集数据进行聚类,将多模态数据划分到各个模态中;然后使用稀疏性正交非负矩阵分解(SONMF)算法对各模态分别建模,同时构造监控统计量进行故障监测。将提出的基于非负矩阵分解的多模态故障监测方法应用于数值例子和TE过程的仿真结果表明,该方法能够及时有效地检测出多模态过程中的故障。     

基于K均值聚类与局部离群因子算法的故障检测研究

针对化工生产过程的多工况、数据多模态问题,提出一种基于K均值聚类的局部离群因子故障检测方法。首先利用K均值聚类算法对多模态工业数据进行聚类,将各个模态的数据分离出来,然后运用局部离群因子算法在各个模态下单独建立模型,并且确定各个模态下的局部离群因子控制限。检测时首先判断样本属于哪一类,然后在相应类别下求取局部离群因子值并与此类别下的控制限进行比较,确定是否为故障数据。将此方法运用到TE过程的多模态数据中,并且将此方法与单独应用局部离群因子算法做故障检测对比,结果表明:所提算法可以大幅提高故障的检测率。     

Unsupervised fault detection for muitimode processes using distance space statistics analysis

工业过程往往运行于多个生产模态,针对多模态过程数据的空间分布特点,提出了一种新的基于样本距离空间统计量分析的故障检测方法(DSSA).首先用每一个样本与其训练集样本中的邻居之间的k个最近邻距离之差来表示该样本,将样本从原始变量空间映射到对应的距离空间中.然后在距离空间中通过移动窗口的方式计算各阶统计量,最后对由各阶统计量组成的统计量样本进行主元分析(PCA).将DSSA方法、PCA方法以及另一种基于k近邻规则的多模态故障检测方法(FD-kNN)应用于TE过程中,仿真结果表明DSSA方法对多模态故障检测更为有效.     

基于距离空间统计量分析的多模态过程无监督故障检测

工业过程往往运行于多个生产模态,针对多模态过程数据的空间分布特点,提出了一种新的基于样本距离空间统计量分析的故障检测方法(DSSA)。首先用每一个样本与其训练集样本中的邻居之间的k个最近邻距离之差来表示该样本,将样本从原始变量空间映射到对应的距离空间中。然后在距离空间中通过移动窗口的方式计算各阶统计量,最后对由各阶统计量组成的统计量样本进行主元分析(PCA)。将DSSA方法、PCA方法以及另一种基于k近邻规则的多模态故障检测方法(FD-kNN)应用于TE过程中,仿真结果表明DSSA方法对多模态故障检测更为有效。     

基于加权差分主元分析的化工过程故障检测

针对工业生产过程的多模态和非线性特性,提出了一种新的基于加权差分主元分析的故障检测算法。首先选取原始数据样本的最近邻xf以及xf的前k个近邻,分别计算出xf的前j个近邻样本的均值mj和权值wj,利用加权差分的方法对原始数据进行预处理,剔除多模态和非线性特征;然后利用主元分析法(PCA)计算出负载矩阵P以及SPE和T2检测指标的控制限,建立PCA模型;最后将待检测数据运用加权差分法预处理后投影到PCA模型上计算检测指标,通过检测指标是否超过控制限进行故障检测。将该方法应用于数值例子和半导体生产过程来验证其有效性。     

基于动态稀疏保局投影的故障检测方法

针对保局投影(locality preserving projections,LPP)没有考虑过程数据的全局信息和动态性的问题,提出一种新的基于动态稀疏保局投影(dynamic sparse locality preserving projections,DSLPP)的故障检测方法。该方法首先将原始数据矩阵扩展为考虑时序相关的增广矩阵,然后通过求解最优稀疏表示(sparse representation,SR)问题,得到能够表示数据全局稀疏重构关系的稀疏系数矩阵,并将其与LPP算法结合,构建综合考虑数据局部和全局关系的目标函数进行数据降维,最后分别在特征空间和残差空间构造T²统计量和Q统计量进行故障检测。TEP的仿真结果表明,与LPP方法相比,新方法能更迅速检测故障发生并降低过程监控漏报率。     

基于RISOMAP的非线性过程故障检测方法

化工过程监控数据存在非线性特点,且过程常常运行于多个模态,针对该类问题,提出基于相对等距离映射(relative isometric mapping, RISOMAP)的过程故障检测方法,该方法采用相对测地距离构造高维空间的距离关系阵,运用多维尺度变换(MDS)计算其低维嵌入输出,从高维数据中提取子流形信息和残差信息分别构造监控统计量进行故障检测,同时运用核ridge回归在线计算测试数据的低维输出,核矩阵通过综合相似度进行更新。数值算例和TE过程的仿真结果表明,RISOMAP方法可以更为有效地实施故障检测,故障检测的灵敏度较高,同时也为基于流形学习的多模态过程故障检测的实施提供了一条思路。     

基于LSNPE算法的化工过程故障检测

复杂化工过程通常具有多个操作模态,而且采集的数据不服从单一的高斯或非高斯分布。针对化工过程的多模态和复杂数据分布问题,将局部标准化（local standardized,LS）策略应用于邻域保持嵌入（neighborhood preserving embedding,NPE）算法,提出了一种新的基于局部标准化邻域保持嵌入（local standardized neighborhood preserving embedding,LSNPE）算法的故障检测方法。首先,使用LSNPE算法提取高维数据的低维子流形,进行维数约减,同时保持邻域结构不变。其次,通过特征空间中样本的局部离群因子（local outlier factor,LOF）构造监控统计量并确定其控制限。相较于监控多模态化工过程的多模型策略,提出的LSNPE方法不需要过程先验知识的支持,只需建立一个全局的监控模型。最后,通过数值仿真及Tennessee Eastman（TE）过程仿真研究验证了本文提出方法的有效性。     

基于局部密度估计的多模态过程故障检测

以市场需求为导向的现代工业过程的生产条件要根据市场的需求不断做出调整,因此实际工业过程中存在多种工况的复杂情况,而过程的数据将不再完全服从高斯分布,其均值与协方差结构往往随着工况的切换而发生较大变化,为了能及时检测此类生产过程中的故障,提出一种新的基于带宽可变的局部密度估计的过程在线监控策略。首先利用局部投影保留(locality preserving projection,LPP)将高维数据投影到低维子空间中,充分地保留数据的局部结构;然后通过带宽可变的非参数密度核函数来进行局部密度估计,并采用局部密度因子(local density factor,LDF)的思想构造监控统计量,进而对工业过程故障进行在线检测;最后通过仿真研究,结果表明所提方法能够有效地应用于多模态过程的故障检测。     

基于局部信息的LNS-PCA的多模态过程故障监测

为了满足各种不同的企业生产需求，在实际化工过程中往往包括许多不同的运行模态。因为涉及内部各种反应的复杂性和微妙性，且各个环节相互联系，导致化工过程数据呈现高斯与非高斯数据相互混合的情况，传统多元统计监控(Multivariate Statistical Process Monitoring, MSPM)在多模态数据故障检测领域精确度较低。因此进行准确的复杂化工过程故障检测仍然是一大难题。针对这一类问题，本工作提出了一种新的基于局部信息的近邻标准化和主成分分析(Local Information Local Neighbor Standardization and Principal Component Analysis, LLNS-PCA)的方法建立高精确度的故障诊断模型。首先对样本利用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)方法分解成多个局部样本，应用每一个局部样本的平均值和方差进行近邻标准化，再使用主元分析进行故障监测。基于PCA监测模型，采用T2和SPE两种监测统计量对多模态过程进行监测。最后通过数值例子和青霉素生产过程验证其有效性。结果表明，相对于...     

基于DHSC的多模态间歇过程测量数据异常检测方法

多模态间歇过程测量数据异常直接影响数据驱动的多元统计分析过程建模的准确性,导致间歇过程的监控性能降低。针对多模态间歇过程测量数据异常问题,提出了一种基于动态超球结构变化(DHSC)的多模态间歇过程测量数据异常检测方法。该方法通过引入时序约束的模糊C均值聚类(SCFCM),利用隶属度变化划分多模态间歇过程的模态;针对不同模态,采用支持向量数据描述(SVDD)建立基于训练数据的静态超球体和基于待检数据的动态超球体,选择重要的支持向量作为球体结构,进而通过识别超球体发生结构变化实现过程测量数据异常检测。青霉素发酵过程仿真实验表明,所提出的方法能够实现多模态间歇过程的模态划分,减少了模态切换对过程测量数据异常检测精度的影响,并能够根据超球体结构变化检测过程测量数据异常,具有较高的检测精度,降低了误检率。     

基于局部密度估计的多模态过程故障检测

以市场需求为导向的现代工业过程的生产条件要根据市场的需求不断做出调整,因此实际工业过程中存在多种工况的复杂情况,而过程的数据将不再完全服从高斯分布,其均值与协方差结构往往随着工况的切换而发生较大变化,为了能及时检测此类生产过程中的故障,提出一种新的基于带宽可变的局部密度估计的过程在线监控策略。首先利用局部投影保留（locality preserving projection, LPP）将高维数据投影到低维子空间中,充分地保留数据的局部结构;然后通过带宽可变的非参数密度核函数来进行局部密度估计,并采用局部密度因子（local density factor, LDF）的思想构造监控统计量,进而对工业过程故障进行在线检测;最后通过仿真研究,结果表明所提方法能够有效地应用于多模态过程的故障检测。     

基于贝叶斯推理的PKPCAM的非线性多模态过程故障检测与诊断方法

针对一类非线性多模态的化工过程,提出一种基于概率核主元的混合模型(PKPCAM),并利用贝叶斯推理策略进行过程监控与故障诊断.在提出的模型中, 每个操作模态由一个局部化的概率核主元分量描述,从而构建的一系列分量对应了不同的操作模态.首先,将过程数据从原始的度量空间投影到高维特征空间;其次,在该特征空间建立概率主元混合模型,从概率角度刻画数据集的多个局部分量特征;最后,在提取的核主元分量内获得测试样本的后验概率,结合模态内的马氏距离贡献度,提出基于贝叶斯推理的全局概率指标进行故障检测,同时利用模态内变量的相对贡献度,基于全局贡献度指标进行故障诊断.利用TEP仿真平台,与基于k均值聚类的次级主元分析和核主元分析的方法进行了对比分析,验证了提出的贝叶斯推理的PKPCAM方法对非线性多模态过程进行故障检测与诊断的可行性和有效性.     

基于ICA混合模型的多工况过程故障诊断方法

针对工业过程数据的多模态和非高斯特性,提出一种基于独立元混合模型(independent component analysis mixture model,ICAMM)的多工况过程故障诊断方法。该方法将独立元分析与贝叶斯估计结合,同时完成各个工况的数据聚类和模型参数求取,并建立基于贝叶斯框架下的集成监控统计量实时监控过程变化。在检测到故障后,针对传统的变量贡献图方法无法表征变量之间信息传递关系的缺点,提出基于信息传递贡献图的故障识别方法。该方法首先计算各变量对独立元混合模型统计量的贡献度,进一步通过最近邻传递熵描述故障变量之间的传递性,挖掘故障变量之间的因果关系,从而确定故障源变量和故障传播过程。最后对一个数值系统和连续搅拌反应釜(CSTR)过程进行仿真研究,结果验证了本文所提出方法的有效性。