基于DPC-SVDD的制造过程异常诊断

摘要：

文章针对生产过程中质量数据分布类型未知引起的传统质量控制图异常检测精度低的问题,提出结合支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)和密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)的制造过程异常检测方法.采用DPC算法对质量特征数据进行聚类分析,将聚类结果作为模型输入训练得到各类超球体中心和决策边界;以此建立基于内核距离的DPC控制图,实现对生产过程质量波动的实时监控;最后将该控制图应用到再制造曲轴生产过程监控中.结果表明,该文提出的DPC控制图可以有效监测再制造曲轴生产过程质量异常波动,验证了该检测方法的可行性和有效性.

关键词：支持向量数据描述(SVDD)算法、密度峰值聚类(DPC)算法、异常检测、密度峰值聚类(DPC)控制图

所属期刊栏目：45

分类号：TH164

资助基金：国家自然科学基金51975003

在线出版日期：2022-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：433-439