【摘 要】
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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 Isometric Mapping,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
【机 构】
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中国石油大学华东信息与控制工程学院
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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 Isometric Mapping,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
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