基于权重k近邻的多模态过程故障检测方法

作者：冯立伟; 张成; 李元^*; 谢彦红

来源：控制工程, 2019, 26(11): 1986-1993.

DOI：10.14107/j.cnki.kzgc.20170115012

• 主元分析
• 核主元分析
• k近邻
• 多模态
• 故障检测

工业过程往往运行于多个生产模态,针对多模态过程数据的空间分布特点:中心漂移和模态协方差差异明显,提出了基于权重k近邻的故障检测方法(FD-wkNN)。首先在训练数据集中寻找第k近邻并计算近邻距离;其次把此k近邻与其前K近邻集的局部近邻平均距离倒数作为权重,构建加权平均累积距离D作为统计量。加权平均累积距离可以有效降低中心漂移和协方差差异明显的影响;最后,利用核密度估计确定训练样本集统计量D的控制限,当新样本的加权平均累积距离大于控制限时,则其为故障;否则为正常。FD-wkNN具有对协方差较小模态的微弱故障的检测能力。通过模拟实例和青霉素发酵过程进行故障检测仿真实验,并与PCA,KPCA,FD-kNN等方法比较,验证了所提方法的有效性。

• 单位
  沈阳化工大学