【摘 要】
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针对工业过程数据存在的非高斯和多模态特性,提出一种基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测方法。该方法将统计模量分析的方法应用到间歇过程训练数据集中,计算统计过程变量的均值和方差,将不等长的批次变成等长的统计量,保证统计模量近似服从高斯分布;然后运用差分算法使多模态变为单模态;最后运用LPP算法进行降维和特征提取,计算样本的T~2统计量,并利用核密度估计确定控制限。对于新来的测试样本数据统计差分
【基金项目】
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国家自然科学基金重大资助项目(61490701),国家自然科学基金资助项目(61174119,61673279),辽宁省教育厅重点实验室项目(LZ2015059),辽宁省教育厅资助项目(L2016007,L2015432),辽宁省自然科学基金资助项目(201602584).
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针对工业过程数据存在的非高斯和多模态特性,提出一种基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测方法。该方法将统计模量分析的方法应用到间歇过程训练数据集中,计算统计过程变量的均值和方差,将不等长的批次变成等长的统计量,保证统计模量近似服从高斯分布;然后运用差分算法使多模态变为单模态;最后运用LPP算法进行降维和特征提取,计算样本的T~2统计量,并利用核密度估计确定控制限。对于新来的测试样本数据统计差分处理后,向LPP模型上进行投影,计算新数据的T~2统计量并与控制限比较进行故障检测。最后通过半导体过程数
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