【摘 要】
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针对非线性动态过程中的微小扰动问题,本文提出一种基于多元指数加权移动平均(multivariate exponentially weighted moving average,MEWMA)的自适应核局部保持投影(kernel locality preserving projections,KLPP)的非线性过程故障检测方法。首先,构造一个具有动态特性的数据矩阵,并引入核函数,执行KLPP算法;其次
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(62273242); 辽宁省教育厅基金项目(LJ2019007)资助;
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针对非线性动态过程中的微小扰动问题,本文提出一种基于多元指数加权移动平均(multivariate exponentially weighted moving average,MEWMA)的自适应核局部保持投影(kernel locality preserving projections,KLPP)的非线性过程故障检测方法。首先,构造一个具有动态特性的数据矩阵,并引入核函数,执行KLPP算法;其次,白化KLPP提取的特征分量,并采用MEWMA预测非线性动态过程中的均值漂移;最后,将估计的均值漂移与白化后的特征分量相结合,构造一个自适应监控统计量,并利用核密度估计确定其控制限。将所提出的监测方案应用于一个非线性数值例子和TE过程进行仿真分析,仿真结果表明,该方法具有可行性和优越性。
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