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二阶差商kNN在多模态过程故障检测中的应用
文献摘要：
针对工业生产过程数据的多中心和方差差异明显问题,研究二阶差商kNN(SODQ-kNN)在多模态故障检测中的应用.首先,在训练数据中寻找每个样本的k近邻样本,训练样本与其近邻进行一阶差分运算.然后,寻找近邻样本的k近邻样本,近邻样本与其k近邻样本进行一阶差分运算,将两次差分运算得到的结果进行二阶差商运算.最后,对二阶差商矩阵建立kNN模型,计算统计量和控制限.对于测试数据,在训练数据集中寻找其k近邻样本,再寻找近邻样本的k近邻样本进行二阶差商运算,计算二阶差商矩阵的欧式距离平方和,通过比较统计量与控制限进行故障检测.利用数值例子和半导体过程对所提方法进行检验,并与PCA、kNN和PC-kNN方法进行比较,结果表明SODQ-kNN算法效果更佳,说明SODQ-kNN算法在离散程度较大的多模态过程中具有优越性.
文献关键词：
多模态过程;故障检测;一阶差分;二阶差商;kNN
中图分类号：
作者姓名：
郭金玉;刘玉超;李元
作者机构：
沈阳化工大学 信息工程学院,辽宁 沈阳110142
文献出处：
引用格式：
[1]郭金玉;刘玉超;李元-.二阶差商kNN在多模态过程故障检测中的应用)[J].沈阳化工大学学报,2022(03):240-247
A类：
二阶差商,SODQ
B类：
kNN,多模态过程,故障检测,过程数据,多中心,近邻,训练样本,一阶差分,差分运算,统计量,控制限,测试数据,训练数据集,欧式距离,平方和,例子,离散程度
AB值：
0.151513
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