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1. 基于局部近邻标准化和动态主元分析的故障检测策略

张成, 郭青秀, 冯立伟, 李元

计算机应用 2018, 38 (9): 2730-2734. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010071

摘要（567）

PDF （785KB）（256）

针对工业过程的动态和多模态特性，提出一种基于局部近邻标准化（LNS）和动态主元分析（DPCA）相结合的故障检测方法（LNS-DPCA）。首先，在训练数据集中寻找样本的 K近邻集；然后，应用 K近邻集的均值与标准差对当前样本进行标准化处理；最后，在新的数据集中应用DPCA方法确定T ²和SPE控制限进行故障检测。LNS方法能够消除过程的多模态特征，使得标准化后数据近似服从多元高斯分布，且保持过程离群点偏离正常样本轨迹；而结合DPCA方法则能够提高对具有动态特性过程的监视性能。利用数值例子和青霉素发酵过程进行仿真，并将测试结果与主元分析法（PCA）、DPCA、 K近邻故障检测（FD- KNN）等方法进行对比分析，验证了LNS-DPCA方法的有效性。

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2. 基于判别核主元空间 k近邻的批次过程监视

张成, 郭青秀, 李元

计算机应用 2018, 38 (8): 2185-2191. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020345

摘要（389）

PDF （977KB）（297）

针对批次过程非线性、多模态等特征，提出一种基于判别核主元 k近邻（Dis-kPC kNN）的故障检测方法。首先，在核主元分析（kPCA）中，高斯核的窗宽参数依据样本类别标签在类内窗宽和类间窗宽中判别选取，使得核矩阵能有效提取数据的关联特征，保持数据的类别信息；其次，在核主元空间中引用 k近邻规则代替传统的T ²统计方法， k近邻规则可以有效处理主元空间非线性和多模态等特征的故障检测问题。数值模拟实例和半导体蚀刻工艺过程仿真实验表明:基于判别核主元 k近邻方法可以有效地处理具有非线性和多模态结构特征的故障检测问题，提高计算的效率，减少内存的占用，并且故障检测率明显优于传统方法。

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