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。     

多模态化工过程的全局监控策略

引言基于数据驱动的过程监控方法从20世纪80年代建立以来得到了蓬勃的发展,理论体系逐渐完善,功能模块不断丰富。特别是最近几年,来自人工智能,机器学习及信号处理领域的各种方法的引入为该领域注入了新的活力。目前,多数基于数据     

基于稀疏性非负矩阵分解的故障监测方法

提出了基于稀疏性非负矩阵分解(SNMF)的故障监测方法。非负矩阵分解(NMF)是一种新的降维方法,可以得到原始数据的低秩近似矩阵。与传统的多元统计过程监控方法如主成分分析(PCA)相比,NMF对潜变量的性质没有假设,除了非负性的要求。将稀疏编码和非负矩阵分解方法结合在一起,因为施加了稀疏性的约束,稀疏性非负矩阵分解方法可以得到对数据更稀疏的表示。在分解时对低秩近似矩阵进行正交化处理,从而在降维时除去变量中的冗余信息,将信息集中到更少的投影方向上。然后,用SNMF方法来提取过程的潜变量,并定义新的监测指标来进行故障监测。使用核密度估计(KDE)方法来计算新定义的监测指标的控制上限。最后,将提出的基于SNMF的监测方法应用于TE过程来评估其监测性能,并与基于传统NMF和PCA的方法进行比较。仿真实验结果表明了所提出新方法的可行性。     

基于两步子空间划分的化工过程监测方法

为了解决现代化工过程采集的数据维度高、分布复杂的问题,提出一种基于两步子空间(two step subspace division, TSSD)划分的化工过程监测方法。为了降低过程分析复杂度,将具有相似特性的变量划分为同一空间。考虑数据的复杂分布问题,将第一步得到的每个子空间划分为高斯空间与非高斯空间。利用主元分析(principal component analysis, PCA)和独立元分析(independent component analysis, ICA)方法建立检测模型并构造统计量。整合每个子空间的统计量并基于局部离群因子(local outlier factor, LOF)方法构建综合统计量。结果表明:TSSD方法对于16个故障均能取得最优的漏报率,尤其是故障10和故障16,漏报率分别为15.375%和6.75%,有效验证所提出的基于两步子空间划分的过程监测方法的优越性。     

基于KVAE-OCCA的质量相关故障检测方法及应用

为了解决非线性过程质量相关故障检测问题,提出了一种名为关键变量自编码器-正交典型相关分析(KVAE-OCCA)的方法.首先,为了挑选出与质量变量具有相关性的过程变量,计算过程变量和质量变量的互信息,选择具有较大互信息的过程变量.然后,利用自编码器对选择出的过程变量进行无监督学习,实现特征提取和降维.其次,利用正交典型相...     

基于核独立元分析的间歇过程在线监控

针对间歇过程独特的数据特点,提出了一种基于核独立元分析(kernelICA)的局部在线建模监控方法。核独立元分析通过规范相关性将比较函数扩展到一个再生的核希尔伯特空间,并用核的方法在此空间对比较函数进行计算和寻优。对含有多种分布的过程源数据,核独立元分析是一种比独立元分析(ICA)更有效的特征提取方法。对于按批次方向展开的间歇过程历史建模数据,在每一个时间间隔点应用核独立元分析算法提取独立元用于建模,并计算I2和SPE统计量及相应的控制限。此方法不需要对未来测量值进行估计,更重要的是解决了核独立元分析不能直接处理间歇过程高维历史建模数据的难题。仿真结果验证了所提出方法的可行性和有效性,并显示出比传统MICA更好的监控效果。     

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。