基于标准距离k近邻的多模态过程故障检测策略

摘要：

工业产品的生产经常需要在不同模态间切换,多模态过程数据具有多中心和方差差异大等特点.针对多模态过程数据的特征,通过构造标准距离,提出了基于标准距离k近邻的故障检测策略(SD–kNN).首先在标准距离度量下计算样本与其前k近邻的距离;其次将近邻距离的平方和的均值作为样本的统计量D2;最后,根据D2的分布确定检测方法的控制限,当新样本的D2大于控制限时,判定其为故障,否则为正常.标准距离使不同模态中样本间的近邻距离能够在同一尺度下度量,使得SD–kNN的D2能够准确反映样本间的相似程度.进行了数值模拟过程和青霉素发酵过程故障检测实验.SD–kNN方法检测出了数值模拟过程的全部故障和青霉素过程95％以上的故障,相对于PCA,kPCA,FD–kNN等方法具有更高的故障检测率.SD–kNN继承了FD–kNN对一般多模态过程的故障检测能力,还能够对方差差异显著的多模态过程进行故障检测.

关键词：主元分析、核主元分析、k近邻、故障检测、多模态

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资助基金：国家自然科学基金重点项目61490701;国家自然科学基金项目61673279;辽宁省自然科学基金项目2015020164

在线出版日期：2019-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：553-560