基于等距离映射的非线性动态故障检测方法
针对化工过程数据强非线性和动态性的特点，提出了一种基于动态等距离映射(Dynamic IsometricMapping，DISOMAP)流形学习的非线性过程故障检测方法．该方法首先采用DISOMAP 算法提取训练样本的子流形特征，自适应学习近邻点参数，保留了采样数据的流形结构，然后运用 线性回归方法得到原空间和降维子流形空间的投影映射，从而将观测数据从原高维空间映射到低 维嵌入空间，最后在变换后的低维空间构造统计量T2和SPE进行监控．TE过程的仿真结果表明， 所提出的DISOMAP故障检测方法可以比核主元分析(KernelPrincipleComponentAnalysis，KP- CA)更为有效的监控过程变化，检测到故障的发生。
动态等距离映射 流形学习 非线性 故障检测
张妮 田学民
中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东 东营 257061
国内会议
南京
中文
1303-1307
1900-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）