基于局部保持投影–加权k近邻规则的 多模态间歇过程故障检测策略

针对多模态间歇过程故障检测问题,本文提出一种基于局部保持投影–加权k近邻规则(LPP--Wk NN)的故障检测策略.首先,应用局部保持投影(LPP)方法将原始数据投影到低维主元子空间;接下来,在主元子空间中,应用样本第k近邻的局部近邻集确定每个样本的权重并计算权重统计量Dw;最后,应用核密度估计方法确定Dw控制限并进行故障检测.本文方法应用LPP对过程数据进行维数约减,既能够降低训练过程中离群点对模型的影响,又能够降低在线故障检测的计算复杂度.同时,加权k近邻规则(Wk NN)方法通过引入权重规则能够使得过程故障检测统计量分布具有单模态结构.相比传统的k NN统计量,本文引入的权重统计量具有更高的故障检测性能.通过数值例子和半导体蚀刻过程的仿真实验,并与主元分析(PCA), k NN, Wk NN, LPP--k NN等方法进行比较,实验结果验证了本文方法的有效性.     

基于主元分析得分重构差分的故障检测策略

基于主元分析(PCA)的统计过程控制方法通常假设数据的生成过程是独立同分布的.当数据存在多模态结构或过程变量非线性相关时, PCA方法的故障检测性能将受到影响.针对上述问题,本文提出一种基于PCA得分重构差分的故障检测策略.首先,应用PCA将输入空间分解为主元子空间和残差子空间;接下来,应用k近邻(k NN)规则重构当前样本得分向量并计算样本的得分重构差分向量;最后,计算得分重构差分向量的统计值并进行故障检测.本文方法不仅可以降低数据多模态和变量非线性相关等特征对过程故障检测的影响,同时可以降低统计量的自相关性、提高过程故障检测率.将本文方法在两个模拟例子和田纳西–伊斯曼(TE)过程中进行测试,并与PCA、核主元分析(KPCA)、动态主元分析(DPCA)和k最近邻故障检测(FD–k NN)方法进行对比分析,测试结果证明了本文方法的有效性.     

基于稀疏残差距离的多工况过程故障检测方法研究

针对多工况过程,本文提出一种新的基于稀疏残差距离（Sparse residual distance,SRD）统计指标的故障检测方法.首先对正常的多工况标准化后数据直接进行稀疏分解,提取多个工况数据间相关关系,得到字典和对应的稀疏编码,以便构建全局检测模型,避免分工况且突出数据特征.然后计算正常多工况数据的近似值,构建稀疏残差空间,提出计算稀疏残差k近邻距离构建故障检测统计量,利用k近邻捕捉过程具有的非线性、多工况特征.最后通过数值案例和TE（Tennessee Eastman）生产过程进行仿真实验,验证了所提方法的有效性.     

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k近邻变量贡献与重构理论的工业过程故障诊断

针对工业过程中发生故障时异常变量的精确识别以及如何准确建立"故障–征兆"表的问题,本文提出了一种基于k近邻(k–NN)变量贡献分析和数据重构的异常变量精确识别方法.首先,将k–NN算法中各个采样时刻的统计距离指标细化,分解为每个变量的贡献并对其进行详细分析,分别从单变量和多变量异常角度进行方法的可行性验证,确定过程故障时异常变量具有较大的贡献值;其次,建立正常数据中每个变量的贡献模型用于对故障样本中的异常变量进行"一次"识别;随后提出基于k–NN理论的数据重构算法,并从重构原理方面进行分析,验证该方法具有一定的有效性.对于故障样本,根据变量贡献分析方法求取每个变量对距离指标的贡献,"一次"识别出故障发生时所对应的异常变量或征兆;进而通过数据重构理论对故障样本中异常变量值进行重构、检测和"二次"识别,直至辨识出过程中发生异常的所有变量,并得到故障与变量之间的关系,即"故障–征兆"表.     

电阻法在钢筋腐蚀中的适用性研究

钢筋的腐蚀是混凝土结构服役过程中遇到最为常见的病害问题,为解决传统失重法要求破损检测以至于应用受到限制的问题,提出应用电阻法测定混凝土中钢筋的腐蚀。基于加速腐蚀试验,通过电阻法和失重法测定混凝土中钢筋的腐蚀,对比钢筋电阻的变化和腐蚀速率,运用假设检验对其进行显著性分析。最终得出,电阻法测定钢筋的腐蚀不仅可以反映钢筋腐蚀的结果,又能分析其腐蚀的过程,能够很好的反应钢筋的腐蚀速率,在实际工程中具有很好的适用性。     

软硬岩石卸荷应力规律研究

为了了解常规三轴卸荷作用下软、硬岩石应变规律,对软硬岩石分别进行三轴卸荷试验,得到岩石试件在不同围压下的应力应变曲线。通过对比软硬岩石的应力应变曲线,结合岩石岩性数据进行分析对比,比较两者在相同围压下的曲线规律并做出总结。结合有限元分析软件模拟三轴卸荷试验,通过软件模拟得出数据与试验结果进行对比验证。     

基于\begin{document}$ \pmb k $\end{document}近邻主元得分差分的故障检测策略

针对具有非线性和多模态特征过程的故障检测问题, 本文提出一种基于k近邻主元得分差分的故障检测策略.首先, 通过主元分析(Principal component analysis, PCA)方法计算样本的真实得分.然后, 应用样本的k近邻均值计算样本估计得分.接下来, 通过上述两种得分计算样本的得分差分矩阵和残差矩阵, 其中残差矩阵由样本的估计得分计算得到,这区别于传统方法.最后, 在差分子空间和残差子空间中分别建立新的统计指标进行故障检测.值得注意的是本文的得分差分方法能够消除数据结构对过程故障检测的影响, 同时, 新的统计量能够提高过程的故障检测率.将本文方法在两个模拟例子和Tennessee Eastman (TE)过程中进行测试, 并与传统方法如PCA、KPCA、DPCA和~FD-kNN等进行对比分析, 测试结果证明了本文方法的有效性.     

基于SP-LNS-kNN的半导体生产过程故障检测方法研究*

半导体生产过程是典型的间歇过程,针对其过程数据的多模态、多阶段、模态结构不同和批次不等长等特点,提出了基于统计模量的局部近邻标准化和k近邻相结合的故障检测方法(SP-LNS-kNN)。首先计算样本的统计模量,其次对样本的统计模量使用其局部K近邻集进行标准化,最后计算样本与其前k近邻距离,得到平均累积距离D作为检测指标,进而对工业过程故障进行在线检测。统计模量保留了数据的主要信息,将二维样本数据简化为一维数据。局部近邻标准化可以有效降低中心漂移、模态结构差异明显的影响。SP-LNS-kNN不仅能够对大故障实现检测,并且能够提高对小模态的微弱故障的检测能力。使用SP-LNS-kNN对一个实际半导体生产过程数据进行故障检测实验,并将实验结果与PCA、kPCA、LOF和FD-kNN方法的结果进行对比分析,验证了本文方法的有效性。