基于高斯分量标准化的K近邻故障检测策略

针对复杂多工况工业过程故障检测问题,提出一种基于高斯分量标准化的K近邻(Gaussian Component Standardization K-Nearest Neighbor, GCS-KNN)故障检测策略。样本数据应用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)进行训练,将数据分解为多个高斯分量;通过每个高斯分量的均值和协方差对该分量内的数据进行标准化处理;应用K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法对标准化后的样本进行检测。GCS-KNN通过高斯分量标准化消除数据的多模态特性,提高传统基于KNN检测方法的检测率。利用数值例子和半导体工业过程仿真实验验证了该方法的有效性,并与传统的主元分析(Principal Component Analysis, PCA)、KNN、动态主元分析(Dynamic PCA,DPCA)和加权KNN(Weighted KNN,WKNN)等方法进行对比,结果证实此方法具有显著的优势。     

基于DPCA残差互异度的故障检测与诊断方法

针对动态主元分析方法中残差自相关性降低过程故障检测率问题,提出基于动态主元分析残差互异度的故障检测与诊断方法.首先,应用动态主元分析(Dynamic principal component analysis,DPCA)计算动态过程数据的残差得分;接下来,应用滑动窗口技术并结合互异度指标(Dissimilarity)来监控过程残差得分状态;最后,利用基于变量贡献图的方法进行过程故障诊断分析.本文方法通过DPCA捕获过程的动态特征,同时互异度指标区别于传统的平方预测误差(Square prediction error,SPE),它可以有效地对具有自相关性的残差得分进行过程状态监控.通过一个数值例子和Tennessee Eastman(TE)过程的仿真实验并与传统方法对比分析,仿真结果进一步证实了本文方法的有效性.     

基于DKNPE方法的故障检测

针对传统方法对非线性或多模态间歇过程的故障检测率低的问题,提出一种基于K近邻邻域保持嵌入得分差分（difference of K nearest neighbors score associated with neighborhood preserving embedding,DKNPE）的健康状态监视方法。首先,通过NPE方法计算训练数据集的得分矩阵,称其为样本的本质得分。然后,在训练数据集计算每个样本的K近邻均值,并将其投影到低维空间以获得样本的估计得分。接下来,在差分子空间（diffe-rence subspaces,DS）和差分残差子空间（difference residual subspaces,DRS）中分别建立两个新的统计量对样本进行过程监控。将本方法在两个模拟数值例子和半导体蚀刻过程中进行测试,并与PCA、FD-KNN和NPE等传统方法进行对比分析, 测试结果验证了该方法的有效性。     

基于DPCA残差互异度的故障检测与诊断方法

针对动态主元分析方法中残差自相关性降低过程故障检测率问题,提出基于动态主元分析残差互异度的故障检测与诊断方法.首先,应用动态主元分析(Dynamic principal component analysis,DPCA)计算动态过程数据的残差得分;接下来,应用滑动窗口技术并结合互异度指标(Dissimilarity)来监控过程残差得分状态;最后,利用基于变量贡献图的方法进行过程故障诊断分析.本文方法通过DPCA捕获过程的动态特征,同时互异度指标区别于传统的平方预测误差(Square prediction error,SPE),它可以有效地对具有自相关性的残差得分进行过程状态监控.通过一个数值例子和Tennessee Eastman(TE)过程的仿真实验并与传统方法对比分析,仿真结果进一步证实了本文方法的有效性.     

邻域保持嵌入—加权k近邻故障检测算法及其在半导体蚀刻过程中的应用

为了解决复杂的多模态过程故障检测问题,提出了邻域保持嵌入-加权k近邻规则（neighborhood preserving embedding-weighted k-nearest neighbors,NPE-wkNN）质量监控方法.首先,利用邻域保持嵌入（neighborhood preserving embedding,NPE）得到特征空间中数据的流形结构;然后,在特征空间中确定每个样本第k近邻的前K近邻集并计算样本的权重.最后,将样本的加权距离作为统计量对过程进行质量监控.NPE-wkNN方法在保持原始数据近邻结构的同时降低了计算复杂度,除此之外,权重规则消除了数据的多模态特征,从而提高了过程故障检测率.通过数值实例和半导体蚀刻工艺仿真实验,对比了传统的主元分析（principal component analysis,PCA）、NPE、k近邻（k-nearest neighbor,kNN）、加权k近邻（weighted kNN,wkNN）等方法,结果验证了本文方法的有效性.