基于偏最小二乘得分重构的质量相关故障检测

偏最小二乘(PLS)作为一种典型的多元统计分析方法被广泛用于多变量统计过程监测, 通常要求数据满足 高斯–马尔科夫定理. 当数据存在多模态或过程变量非线性相关时, 基于PLS方法的故障检测性能将受到影响. 为 此, 本文提出一种基于PLS得分重构的故障检测方法(SR–PLS). 首先, 利用PLS将输入空间分解为质量相关空间与 质量无关空间; 其次, 利用类k邻近规则(kNN)对当前得分向量进行重构, 得到重构得分向量; 最后利用重构得分构 造统计量, 由核密度估计(KDE)得到控制限, 进行故障检测. 本方法降低了变量间的非线性与数据多模态对过程故 障检测的影响, 提高了故障检测率. 将所提方法应用于两个数值仿真例子与田纳西伊士曼过程(TEP), 并与PLS, KPLS, LNS–PLS进行对比分析, 证明该算法的优越性与有效性.     

模糊C均值聚类与K近邻算法的故障检测研究

基于K近邻的故障检测(FD-KNN)算法可以有效处理非线性、多模态的故障检测问题,但在过程故障检测中存在故障类型多、测量变量复杂等缺陷。将模糊C均值聚类(FCM)和K近邻(KNN)相结合,提出一种新的故障检测方法FCM-KNN。该方法与传统算法相比较,故障检测率有明显的提升。首先,应用FCM聚类将多模态训练集按模态聚类,同时根据样本与各聚类中心的距离比例来得到样本对于每个聚类中心的隶属度;再根据隶属度来判断样本所属模态,进而在各个模态下完成基于KNN的故障检测。通过多模态仿真实例进一步验证该方法的有效性。该方法具有检测率高、漏报和误报率低等优点,可有效提高检测效果。     

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。     

基于鲁棒加权模糊聚类的污水处理过程监测方法

针对非线性强、先验故障知识少、异常工况识别难的污水处理过程监测问题, 提出一种基于鲁棒加权模糊c均值(Robust weighted fuzzy c-means, RoW-FCM)聚类与核偏最小二乘(Kernel partial least squares, KPLS)的过程监测方法. 首先, 针对污水处理过程的高维非线性耦合特性, 采用核偏最小二乘对高维输入变量进行降维; 其次, 针对传统基于最近邻分配的模糊c均值算法对离群点敏感以及存在聚类不平衡簇的问题, 提出充分考虑样本间相互关系的基于鲁棒加权模糊c均值聚类算法. 通过引入可能性划分矩阵作为权值参数实现不同样本数据的区分加权, 提高了离群点数据聚类的鲁棒性, 同时引入聚类大小控制参数解决不平衡簇的问题. 进一步将基于鲁棒加权模糊c均值算法对核偏最小二乘降维后的得分矩阵进行聚类, 利用聚类得到的隶属度矩阵实现异常工况的检测; 最后, 建立隶属度矩阵与过程变量的回归模型, 并利用得到的变量贡献矩阵描述变量对各个簇的解释程度, 实现异常工况的识别. 数值仿真以及污水处理过程数据实验表明该方法具有更好的鲁棒性能, 在异常工况检测和识别上具有较好的效果.     

基于差分分段PCA的多模态过程故障监测

多模态的故障监测是一个复杂的问题, 既需要考虑稳定模态下的故障监测, 也需要考虑不同模态间的过渡故障监测. 不同稳定模态下的数据具有不同的相关关系, 对每个稳定模态需要建立不同的稳定模态模型. 当稳定生产模态发生改变时, 生产过程进入过渡模态, 需要考虑过渡变量相关关系的变化. 本文通过对过渡数据差分, 得到变量相对变化信息. 利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)分段对差分变量的相关特性进行分析, 提取相对变化的特征. 最后以实际连续退火机组生产线为背景, 用基于差分分段PCA的多模态方法对多模态过程进行故障监测, 发现算法很好地反映了实际过渡过程机理, 验证了算法的有效性.     

多模态过程的全自动离线模态识别方法

多模态是复杂工业生产过程的普遍特性.不同模态具有不同的过程特性,需要建立不同的模型,因此离线建模数据的模态划分与识别是整个多模态过程建模的关键问题之一.目前,常用的聚类算法需要对其结果进行人工分析和后续处理,无法真正实现多模态过程的全自动模态识别.因此,本文提出一种全自动的多模态过程离线模态识别方法.首先通过宽度为H的大切割窗口对数据进行切割,利用改进的K-means聚类算法对窗口单元进行聚类;根据聚类结果,对稳定模态淹没现象进行处理,得到模态的初步划分结果;最终,利用小滑动窗口L,对稳定模态及过渡模态交接区域进行细划分,准确定位稳定模态与过渡模态的分割点.算法实现了多模态过程的全自动离线识别,并给出合理有效的识别结果.仿真分析表明此方法能够实现模态的自动识别,且识别结果准确.     

基于局部信息增量与MPLS的质量相关故障检测方法

在工业生产中,对系统进行故障检测具有十分重要的作用.改进的偏最小二乘(modified partial least squares,MPLS)是在PLS基础上提出的一种扩展算法,在质量相关故障检测中具有良好的检测效果,但当测试数据中含有质量无关故障时,MPLS算法漏报率较高.另外,MPLS算法的阈值为固定值会导致其误报率增加,这些问题会对工业过程监控产生较大影响.鉴于此,提出一种基于局部信息增量与MPLS的质量相关故障检测方法(local information increment-MPLS,LII-MPLS).在MPLS基础上,通过使用局部信息增量技术对测试数据进行实时更新检测后,质量相关故障的漏报率明显降低.同时,过程复杂化导致静态控制限不能满足故障检测的需求,现存的动态控制限适用范围具有一定局限性,因此改进静态控制限将其推广为局部动态阈值.最后,通过田纳西伊士曼过程(Tennessee Eastman process,TEP)仿真实验验证了所提出算法的有效性.     

基于模糊C均值与主成分分析的故障检测研究

针对化工过程中的数据存在的多模态特性,提出基于模糊C均值(FCM)与主成分分析(PCA)的故障检测方法。首先,通过FCM算法将具有多模态特性的训练样本进行聚类,根据所有样本到聚类中心的距离计算样本所属于每个聚类中心的隶属度。其次,以隶属度作为判定依据判断样本所属类别,将训练样本分成若干类别。再次,对每一个分类后的类别进行标准化处理并建立模型,通过核密度估计法确定每一个类别的控制限。最后,将待测样本划分类别,计算样本在各类别下的Hotelliing’s T和平方预测误差(SPE)(又称Q统计量),并与控制限比较以实现故障检测。将该方法运用于数值例子和田纳西-伊斯曼(TE)工业过程并将检测结果与PCA方法进行了对比分析。对比结果表明,该研究的故障检测率大幅提升。FCM算法通过对原始数据分类,有效地提升了PCA对具有多模态特性数据的处理能力。     

基于超限学习机的非线性典型相关分析及应用

典型相关分析是目前常用的研究两个变量间相关性的统计方法。针对线性典型相关分析难以准确揭示变量之间复杂关系的问题,提出一种基于超限学习机的非线性典型相关分析多模态特征提取方法。首先,采用超限学习机分别的对每个模态进行无监督特征学习,得到抽象的深度特征表示;然后将这些深度抽象特征通过典型相关分析极大化模态之间的相关性,同时得到两组相关变量,实现多模态数据的复杂非线性和高相关性表示。最后在康奈尔大学机器抓取公开数据集上进行实验验证,结果表明,所提出的方法与其他相关算法相比,训练速度得到显著提升。     

基于自适应混合核典型变量分析的工业过程质量相关故障检测

质量相关故障检测技术是保障工业过程安全顺行和质量稳定的重要手段,是当前流程工业过程控制领域的研究热点.针对工业过程的非线性与动态特性及其质量相关故障的时变特性,提出一种基于自适应混合核典型变量分析(AMKCVA)的质量相关故障检测方法.该方法通过设计合理的混合核函数和自适应监测统计量,提升了工业过程质量相关故障的检测性能.通过对典型的热轧过程现场数据进行仿真验证,并与传统方法对比分析,表明了所提算法的有效性和实用性.     

基于改进高效偏最小二乘的质量相关故障诊断

高效偏最小二乘(EPLS)作为偏最小二乘(PLS)的扩展算法之一, 在质量相关故障检测中取得了良好的应用 效果. 然而, 研究发现当系统中存在一些与产品质量无关的信息时会导致EPLS的检测率降低, 影响工业生产安全及 效益. 同时, 传统的基于贡献图的故障诊断方法在无故障时输入变量会对故障检测指标的贡献值不均等, 从而影响 故障诊断效果. 针对上述问题, 本文提出了一种改进高效偏最小二乘(IEPLS)的质量相关故障诊断方法. 所提方法首 先用正常数据建立IEPLS算法模型, 利用获得的模型参数对过程变量进行空间分解. 然后在分解后的空间中定义局 部信息增量均值和局部动态阈值, 结合故障判据进行故障检测. 当故障发生后, 利用每个变量的新息矩阵计算对故 障总体的新息贡献率, 根据各个变量新息贡献率大小实现对故障变量的定位. 最后, 使用田纳西伊士曼过程(TEP)对 算法性能进行了验证.     

基于正交信号修正与高效偏最小二乘的质量相关故障检测方法

偏最小二乘(PLS)是一种广泛应用于多变量统计过程监控中的有效算法,高效偏最小二乘(EPLS)是近年提出的一种PLS改进算法,在质量相关故障检测中具有良好的检测效果,但当测试数据含有质量无关故障时,EPLS算法的误报率偏高,可能导致误报警,对工业过程中的故障检测有较大影响.为降低检测质量无关故障的误报率,将EPLS结合4种正交信号修正(OSC)方法提出4种OSC-EPLS算法.用质量无关故障样本建立OSC模型对在线监测数据进行预处理,将处理后的信息用EPLS算法进行故障检测,误报率明显降低.最后结合田纳西-伊斯曼工业过程,应用OSC-EPLS、PLS、EPLS算法进行故障检测,分别比较误报率和有效报警率的大小,体现所提出算法在故障检测中的优势.     

基于高效核偏最小二乘的质量相关故障检测

核偏最小二乘(KPLS)是一种多元统计方法, 广泛应用于过程监控, 然而, KPLS采用斜交分解, 导致质量相关空间存在冗余信息易引发误报警. 因此, 本文提出了高效核偏最小二乘(EKPLS)模型, 所提方法通过奇异值分解(SVD)将核矩阵正交分解为质量相关空间和质量无关空间, 有效降低质量相关空间中的冗余信息, 并采用主成分分析(PCA)按方差大小将质量相关空间分解为质量主空间和质量次空间. 此外, 为进一步降低由质量无关故障引发的误报警, 提出基于质量估计的正交信号修正(OSC)预处理方法, 并结合EKPLS模型提出了OSC-EKPLS算法. OSCEKPLS通过质量估计值对被测数据进行OSC预处理, 降低了计算复杂度和误报率. 最后, 通过数值仿真和田纳西–伊斯曼过程验证了OSC-EKPLS具有良好的故障检测性和更低的误报率.     

偏最小二乘线性模型及其非线性动态扩展模型综述

偏最小二乘(Partial least square,PLS)是一种基于数据驱动可以处理多个因变量对多个自变量的回归建模方法,因其具有提取质量相关信息的特性,在质量相关复杂工业过程监控中得到广泛的应用,成为近几十年复杂工业过程故障检测和诊断领域的研究热点.对此,介绍线性、非线性、动态PLS模型及其故障检测技术.首先,介绍标准PLS模型,在此基础上对传统PLS模型进行细化分并指出其优缺点,针对标准PLS存在的两个问题以及工业过程数据的两种极端情况,从数据预处理类、多空间类和分块类三方面梳理线性PLS模型的发展和改进历程;其次,将非线性PLS模型扩展方法分为两类,重点介绍核函数非线性PLS模型的研究现状;再次,指出动态扩展方法的两种基本思路,对PLS动态模型进行分类,阐明动态特性的成因,从本质上揭示两种动态扩展方法的原理,按照分类综述动态PLS模型的发展现状;最后,指出该领域亟需解决的问题和未来研究方向.     

动态内全潜结构投影的空间扩展故障检测方法

动态内偏最小二乘(DiPLS)方法是基于数据驱动的潜结构投影的动态扩展算法, 用于动态特征提取和关键 性能指标预测. 在大型装备系统中, 传感器采集的当前时刻样本受历史样本的影响且可能包含较大噪声. 在动态特 征提取中, 因DiPLS算法未按降序提取主成分, 导致残差空间仍存在较大变异, 动态和静态信息难以有效分离, 影响 故障检测性能. 为此, 本文提出了一种基于动态内全潜结构投影的故障检测方法(DiTPLS). 首先, 使用动态内偏最小 二乘方法和向量自回归模型建立动态模型并检测故障, 用于捕捉质量相关动态信息; 基于结构化动态主成分分析 算法建立一种改进的动态潜在变量模型, 用于残差分解, 提取质量无关的动态信息和静态信息, 并构造合适的统计 量进行故障检测. 数值仿真和田纳西–伊斯曼过程实验验证了DiTPLS算法的有效性.     

复杂工业过程质量相关的故障检测与诊断技术综述

质量相关的故障检测与诊断技术是保证安全生产及获得可靠产品质量的有效手段,是当前国际过程控制领域的研究热点.首先,梳理了质量相关的故障检测技术中典型方法的基本思想和改进过程;其次,概述了质量相关的故障诊断技术中常用的贡献图法及其相关改进方法之间的联系,并通过带钢热连轧过程（Hot strip mill process,HSMP）案例比较了各种典型方法在质量相关的故障检测与诊断性能上的异同;最后,面向复杂工业过程运行数据的主要特性,评析了质量相关的故障检测与诊断方法的研究现状,并指出了该研究领域亟需解决的问题和未来的发展方向.     

动态局部邻域主多项式分析故障检测研究

针对复杂工业过程中存在的动态性、多模态及非线性等特征,提出一种动态局部邻域主多项式分析(DNSPPA)的故障检测算法.首先,设置一定长度的时间窗来描述样本点之间的时序相关关系;其次,寻找时间窗内样本在空间方向上的局部近邻集,利用近邻集对数据样本进行标准化处理;最后,在标准化处理后的数据上建立PPA模型,计算统计量并确立...