KNPE算法在化工过程故障检测中的应用

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【摘要】

：

化工生产过程具有维数高、非线性强等特点。针对传统的邻域保持嵌入(NPE)算法对非线性数据特征提取不足的缺陷,引入高斯核函数,将数据由非线性的输入空间转换到线性的特征空

【作者】

：

李春阳夏丽莎李军祥

【机构】

：

上海理工大学管理学院;

【出处】

：

控制工程

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

化工故障流形学习核邻域保持嵌入算法故障检测

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(71572113,71432007,71871144);国家自然科学基金匹配项目(1P16303003,2019KJFZ048,2018KJFZ035);上海理工大学大学生创新训练计划项目(XJ2019156)

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化工生产过程具有维数高、非线性强等特点。针对传统的邻域保持嵌入(NPE)算法对非线性数据特征提取不足的缺陷,引入高斯核函数,将数据由非线性的输入空间转换到线性的特征空间。核邻域保持嵌入(KNPE)算法在构建局部空间特征结构的基础上,能够更好地提取数据的非线性结构。通过以田纳西-伊斯曼(TE)仿真过程为例,构造T2和SPE统计量进行故障检测,证明了KNPE方法比NPE和KPCA方法能够更快更准确的检测出非线性故障的发生。

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