局部近邻标准化偏最小二乘的多模态间歇过程故障检测

本文针对多模态间歇过程数据多中心和模态方差差异明显的问题,提出了一种基于局部近邻标准化偏最小二乘方法.首先,采用统计模量方法处理间歇过程数据,再利用局部近邻标准化方法将统计模量后的训练数据进行高斯化处理,建立偏最小二乘监控模型,确定控制限;然后,同样对统计模量后的测试数据进行局部近邻标准化处理,再计算测试数据的高斯偏最小二乘监控指标,进行过程监视及故障检测.最后,通过数值实例和青霉素发酵过程验证方法有效性.实验结果表明所提方法解决了故障样本近邻集跨模态问题,对多模态数据具有更好的故障检测能力.     

基于LNS-DEWKECA算法的多模态工业过程故障检测

受市场需求主导,工业过程需要在多种工作模态下切换,数据往往呈现多模态复杂分布特性,研究多模态的故障检测技术对于保障工业过程的安全运行具有重要意义.为此,提出一种基于局部近邻标准化(LNS)和方向熵加权核熵成分分析(DEWKECA)的故障检测算法.利用LNS实现多模态数据的标准化,相比于全局标准化, LNS可以有效消除多模态特性;考虑到故障样本与正常样本在变化趋势上的差异,定义样本变化方向的信息熵为方向熵,用来衡量样本变化方向的无序程度,从而利用DEWKECA实现数据降维,可以更有效提取数据变化方向特征;考虑到多模态数据往往服从非高斯分布,采用局部离群因子(LOF)算法建立监控统计量,根据核密度估计确定其控制限.最后,通过数值例子及TE过程仿真验证所提出算法的有效性.     

基于局部保持嵌入–K近邻比率密度的半导体 蚀刻过程故障诊断策略

针对多模态间歇过程存在数据维度高且方差差异较大的特征,提出一种基于局部保持嵌入–K近邻比率密度(NPE–KRD)规则的故障检测方法.首先,利用局部保持嵌入(NPE)方法将原始的高维数据投影到低维空间;其次,在低维空间通过计算样本的密度及其前K近邻密度的均值来建立K近邻比率密度(KRD);最后,根据核密度估计法确定统计量控制限并进行故障诊断. NPE方法既能够在低维空间保持数据局部近邻结构,又能够降低故障检测过程的计算复杂度.通过引入比率密度, NPE–KRD可以降低多模态方差结构差异对故障检测的影响,提高过程故障检测率.通过数值例子和半导体工业过程的仿真实验,并与主元分析、K近邻、局部保持嵌入等方法进行比较,验证了本文方法的有效性.     

基于局部熵双子空间的多模态过程故障检测

为了提高非高斯工业过程的检测性能, 提出局部熵双子空间(LEDS)的多模态过程故障检测方法. 运用局部 概率密度估计构建数据的局部熵矩阵, 消除数据的多模态特性. 用Kolmogorov-Smirnov (KS)检验局部熵数据中变 量的正态分布特性, 对高斯分布和非高斯分布的数据分别建立基于PCA的高斯子空间和ICA的非高斯子空间故障 检测模型. 利用Bayesian决策将检测结果转化成发生故障概率的形式, 将检测结果组合成最终的统计信息, 进行故 障检测. 将该方法应用于数值例子和田纳西–伊斯曼多模态过程, 仿真结果表明, 该方法在误报率较低的情况下, 故 障检测率最高, 优于PCA、局部熵PCA(LEPCA)和局部熵ICA(LEICA)方法.     

基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测

针对工业过程数据存在的非高斯和多模态特性,提出一种基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测方法。首先将统计模量分析的方法应用到间歇过程训练数据集中,计算统计过程变量的均值和方差,将不等长的批次变成等长的统计量,保证统计模量近似服从高斯分布;然后运用差分算法使多模态变为单模态,最后运用LPP算法进行降维和特征提取,计算样本的T2统计量,并利用核密度估计确定控制限。对于新来的测试样本数据统计差分处理后,向LPP模型上进行投影,计算新数据的T2统计量并与控制限比较进行故障检测。最后通过半导体过程数据的仿真结果表明,该算法的故障检测效果最好,验证了所提方法的有效性。     

基于ALSICA算法的多工况非高斯过程故障检测方法

针对工业过程数据的多模态、非高斯分布等问题,提出了一种基于自适应邻域参数的局部标准化独立元分析(adaptive local standardized independent componentanalysis,ALSICA)算法,并将该算法应用于过程故障检测中。针对传统的ICA算法未能考虑过程数据的多模态分布问题,引入局部标准化方法建立了局部标准化独立元分析(LSICA)算法。进一步,考虑到局部标准化方法的邻域参数K值选取的问题,提出了一种新的ALSICA算法,该方法基于密度最优的概念选取邻域参数K值,并且K随着数据点变化做出自适应改变。然后建立独立元监控统计变量,进行在线监控。连续搅拌反应釜(continuous stirring tank reactor,CSTR)系统仿真结果验证了ALSICA方法较传统的ICA方法效果更优。     

改进LNS和邻域保持嵌入算法的研究

传统邻域保持嵌入算法(Neighbor Preserving Embedding,NPE)对具有多中心、方差差异明显特性的高维数据的降维处理效果并不好,因此提出一种改进LNS和邻域保持嵌入算法(Modified Local Neighbor Standardization-Neighbor Preserving Embedding,MLNS-NPE),并应用于故障诊断中。利用MLNS算法对数据进行处理,对处理后的数据进行NPE算法建模。在数值例子和青霉素发酵过程中应用该算法与传统NPE算法、核邻域保持嵌入算法(KNPE)、KNN算法比较,结果表明,采用该算法后,数据多中心和模态差异消除,为后续NPE算法的应用提供先决条件,同时相比其他算法故障检测率最高,提高了NPE算法对多模态数据的检测能力。     

基于动态多向局部离群因子的在线故障检测*

针对化工间歇生产过程的多模态问题,为了提高故障检测性能,将滑动窗口技术与局部离群因子(LOF)算法相结合,提出了一种新的动态多向局部离群因子(Dynamic Multiway Local Outlier Factor,DMLOF)用于工业过程在线故障检测的方法。首先将间歇过程数据展开成二维数据,利用滑动窗口技术分别在时间片内运用局部离群因子算法计算LOF统计量,并利用核密度估计(KDF)确定控制限。其次,对于新来数据标准化处理后分别在相应窗口内投影,确定新数据的LOF统计量并与控制限比较进行故障检测。最后通过青霉素发酵过程的仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

基于概率密度PCA的多模态过程故障检测

为了提高故障检测和分类能力,提出基于概率密度PCA的多模态过程故障检测算法。对各模态的训练数据建立PCA模型,计算各个模型的控制限和匹配系数。根据匹配系数计算各模态统一的控制限。对新来的数据,运用概率密度确定其模态。新来数据向对应模态的模型上投影并计算统一的统计量,比较统计量与控制限进行多模态过程故障检测。把该方法应用到数值例子和半导体过程中,仿真结果表明,该算法在分类及多模态过程故障检测方面具有很高的准确性。     

基于稀疏编码的多模态信息交叉检索

目的 多模态信息交叉检索的根本问题是多模态数据的特征表示。稀疏编码是一种有效的数据特征表示方法,但是当查询数据和被检索数据来自不同模态时,数据间存在分布差异,相似的特征可能被编码为差异显著的稀疏表示,此时传统稀疏编码便不再适用。为此,提出了一种基于稀疏编码的多模态信息交叉检索算法。方法 采用最大均值差异(MMD)以及图拉普拉斯,并将二者加入到稀疏编码的目标函数中来充分利用多模态信息进行编码,模型求解采用特征符号搜索和离散线搜索算法逐个更新稀疏编码系数。结果 在Wikipedia的文本图像对数据上进行实验,并与传统稀疏编码进行比较,实验结果表明,本文算法使交叉检索的平均准确率(MAP)提高了18.7%。结论 本文算法增强了稀疏表示的鲁棒性,提高了多模态交叉检索的准确率,更适用于对多模态数据进行特征提取,并进行进一步的操作,如交叉检索、分类等。