【摘 要】
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现代工业生产过程存在多种运行模态,有效的故障检测技术能够保证生产的正常进行.作为一种单模态故障检测算法的主元分析支持向量数据描述(Principal Component Analysis Supp
【机 构】
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沈阳化工大学信息工程学院,沈阳化工大学数理系
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目(61673279,61490701);辽宁省教育厅重点实验室基础研究项目(LZ2015059);辽宁省教育厅一般项目(L2015432);辽宁省自然科学基金项目(2015020164)
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现代工业生产过程存在多种运行模态,有效的故障检测技术能够保证生产的正常进行.作为一种单模态故障检测算法的主元分析支持向量数据描述(Principal Component Analysis Support Vector Data Description,PCASVDD)对多模态故障的检测存在局限性.为解决这一问题,提出一种基于近邻差分(Nearest Neighbors Difference,NND)和PCASVDD算法结合的多模态过程故障检测算法(NND-PCASVDD).首先,应用NND剔除数据多模态结
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