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摘要
针对非线性工业过程早期发生的微小故障不易检出的问题，提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble empirical Mode Decomposition, EEMD)的k近邻(k-Nearest Neighbor, kNN)指标累积和故障检测方法(EEMD-kNN)。通过EEMD预处理原始建模数据，在本征函数构建的数据空间中引入kNN规则，提出构造一种加权因子来强化特征，使重构建模数据集更好地包含数据的非线性特征；再一次采用kNN规则提取重构样本的非线性特征，并构建k近邻距离平方累积和统计量，通过核密度估计法确定其控制限。通过一个数值案例和TE(Tenessee Eastman)过程进行实验仿真，并与kNN和EEMD-PCA方法进行对比，结果验证了该方法的有效性。
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