基于增量式等距映射同双重局部密度方法的工业过程故障检测

作者：冯立伟; 孙立文; 顾欢; 李元^*

来源：上海交通大学学报, 2023, 1-13.

• 流形学习
• 增量式等距映射
• 双重局部密度
• 故障检测
• 动态性

针对工业过程的非线性和动态性问题，提出一种基于流形学习下的增量式等距映射(IISOMAP)与双重局部密度(DLD)相结合的故障检测方法(IISOMAP-DLD)。首先，利用IISOMAP将原始数据映射到低维流形特征子空间和剩余子空间；然后，在两个子空间中分别引入双重局部密度方法构建统计量对过程进行监控；最后，将IISOMAP-DLD方法应用到田纳西-伊斯曼(TE)过程，实验结果表明，IISOMAP-DLD对比其它方法有更高的故障检测率。IISOMAP在保留数据内在特征的同时，解决了过程的非线性问题，而双重局部密度方法对过程的动态性起到消除的效果。

• 单位
  沈阳化工大学