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首页> 中文期刊> 《河北科技大学学报》 >基于AMW-SVDD的多模态过程故障检测方法

基于AMW-SVDD的多模态过程故障检测方法

         
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针对传统SVDD方法对多模态过程故障检测率低的问题,提出了自适应滑动窗口-支持向量数据描述(adaptive moving window-support vector data description, AMW-SVDD)的故障检测方法。首先,使用网格搜索方法建立窗宽序列并获取初始窗宽;其次,应用滑动窗口技术将整体数据以窗宽为标准切分到多个子窗口;然后,利用网格搜索方法和粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法,得到最优窗宽和由各窗口最优SVDD模型构成的模型序列;最后,使用最优模型序列进行故障检测,并将此方法应用于数值例子及田纳西伊斯曼(TE)数据集。结果表明,与传统故障检测方法如KPCA和SVDD等相比,AMW-SVDD方法可有效捕获过程数据的多模态特性。AMW-SVDD方法通过滑动窗口技术捕获数据的局部特征,同时应用PSO算法优化局部模型,二者结合可以自适应确定窗宽参数,进一步获取最优子模型序列,能够有效解决多模态过程故障检测问题,为提高SVDD方法在多模态过程中的故障检测性能提供了参考。

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