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动态局部邻域主多项式分析故障检测研究
文献摘要：
针对复杂工业过程中存在的动态性、多模态及非线性等特征,提出一种动态局部邻域主多项式分析(DNSPPA)的故障检测算法.首先,设置一定长度的时间窗来描述样本点之间的时序相关关系;其次,寻找时间窗内样本在空间方向上的局部近邻集,利用近邻集对数据样本进行标准化处理;最后,在标准化处理后的数据上建立PPA模型,计算统计量并确立控制限进行故障检测.DNSPPA方法能解决复杂工业过程中的动态时序问题和多模态数据中心漂移的问题,从而降低多模态结构对PPA检测性能的影响.使用具有动态特征的多模态非线性数值例子和青霉素数据对DNSPPA方法进行仿真测试,并与主元分析法(PCA)、主多项式分析法(PPA)进行对比,仿真结果表明,DNSPPA方法能更加及时地检测到故障,且故障检测率较高.
文献关键词：
多模态过程;非线性过程;动态建模;主多项式分析;故障检测
中图分类号：
作者姓名：
李元;张轶男;冯立伟
作者机构：
沈阳化工大学信息工程学院,辽宁沈阳110142;沈阳化工大学数理系,辽宁沈阳110142
文献出处：
引用格式：
[1]李元;张轶男;冯立伟-.动态局部邻域主多项式分析故障检测研究)[J].控制工程,2022(02):198-206
A类：
主多项式分析,DNSPPA
B类：
局部邻域,复杂工业过程,检测算法,定长,时间窗,样本点,空间方向,近邻,标准化处理,统计量,控制限,多模态数据,数据中心,漂移,态结构,检测性能,动态特征,例子,青霉素,素数,仿真测试,主元分析法,故障检测率,多模态过程,非线性过程,动态建模
AB值：
0.284069
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