基于DLNS-DSVDD的故障检测方法

谢彦红; 张浩然; 张成; 李元

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基于DLNS-DSVDD的故障检测方法

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摘要

为了解决支持向量数据描述方法对多模态动态过程故障检测率低的问题,提出了基于双局部近邻标准化的动态支持向量数据描述的故障检测方法。首先,应用DLNS方法标准化样本生成标准数据集;其次,利用动态方法将标准数据集构造成动态矩阵;最后,使用SVDD方法建立基于空间距离的统计量进行故障检测,应用DLNS-DSVDD方法对一个数值例子和田纳西-伊斯曼过程(TE过程)进行仿真测试,并与传统方法对比分析。结果表明,DLNS-DSVDD方法在具有更低的误报率的前提下拥有更高的故障检测率,平均误报率为2.2%,相比于SVDD方法降低了2.1%,平均故障检测率为88.2%,相比于SVDD方法提高了38.5%,证明了所提出的方法可以有效地监控具有多模态动态特征的化工生产过程。DLNS-DSVDD方法可以有效地剔除数据的多模态结构并且准确地捕获样本中的动态信息,为提高SVDD方法在多模态动态过程中的故障检测性能提供了参考。

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来源
《河北工业科技》 |2022年第4期|300-309|共10页
作者
谢彦红; 张浩然; 张成; 李元;
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作者单位

沈阳化工大学理学院;

沈阳化工大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
自动控制技术其他学科; 故障检测; 支持向量数据描述; 双局部近邻标准化; 动态矩阵; 动态特征; 多模态特征;

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