【摘 要】
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现代工业存在多模式运行环境,传统的支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)作为一种单模态故障检测算法对多模态过程故障的检测存在局限性.针对这一问题,
【机 构】
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沈阳化工大学数理系,辽宁 沈阳,110142;沈阳化工大学信息学院,辽宁 沈阳,110142
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现代工业存在多模式运行环境,传统的支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)作为一种单模态故障检测算法对多模态过程故障的检测存在局限性.针对这一问题,提出一种基于近邻差分(nearest neighbors difference,NND)算法和SVDD算法相结合的多模态工业过程故障检测方法(NNDSVDD).首先,应用NND预处理多模态数据;然后,在差分数据集上应用SVDD确定统计量的控制限;最后,计算测试数据的统计值将其与控制限比较确定测试数据的状态.近邻差分算法剔除数据的多模态结构为SVDD提供良好的数据基础;在差分数据集的基础上应用SVDD,提高了传统SVDD对多模态过程故障的检测能力.将NNDSVDD应用于数值模拟例子和半导体生产过程进行仿真测试,与传统SVDD相比,NNDSVDD的故障检测率均能达到100％,验证了本文方法的有效性.
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